├1逻辑回归
│  ├1.1Video 二元分类问题 .mp4
│  ├1.2Video 逻辑函数 .mp4
│  ├1.3Video 指数与对数，逻辑回归 .mp4
│  ├1.4Video 指数与对数，逻辑回归 .mp4
│  ├1.5Video 损失函数 .mp4
│  ├1.6Video 梯度下降法 .mp4
│  ├1.7Video 逻辑回归的应用案例 .mp4
├2神经网络
│  ├1.2Video 逻辑函数 .mp4
│  ├2.10Video 反向传导算法 .mp4
│  ├2.1Video 什么是神经网络 .mp4
│  ├2.2Video 什么是神经网络 .mp4
│  ├2.3Video 什么是神经网络 .mp4
│  ├2.4Video 什么是神经网络 .mp4
│  ├2.5Video 神经网络的原理 .mp4
│  ├2.6Video 神经网络的原理 .mp4
│  ├2.7Video 反向传导算法 .mp4
│  ├2.7Video 神经网络的原理 .mp4
│  ├2.8Video 反向传导算法 .mp4
│  ├2.9Video 反向传导算法 .mp4
├3.深度神经网络
│  ├3.1Video 梯度消亡 .mp4
│  ├3.2Video 梯度消亡分析 .mp4
│  ├3.3Video 梯度消亡解决方案 .mp4
│  ├3.4Video 过拟合 Droput训练 .mp4
│  ├3.5Video 正则化 .mp4
│  ├3.6Video 最大范数约束以及神经元的初始化 .mp4
├4.实战项目1
│  ├4.1Video 环境安装 .mp4
│  ├4.2.1Video 任务一 .mp4
│  ├4.2.2Video 任务一 .mp4
│  ├4.2.3Video 任务一 .mp4
│  ├4.3任务介绍 任务二 .mp4
│  ├4.3如何实现 load_img_as_np_array 这个函数 任务二 .mp4
│  ├4.3如何实现“extract_features”函数 任务二 .mp4
│  ├4.3如何实现“load_vgg16_model”函数 任务二 .mp4
│  ├4.4.1任务三-01 创建Tokenizer01 任务三 .mp4
│  ├4.4.2Video 任务三 .mp4
│  ├4.4.3Video 任务三 .mp4
│  ├4.4.4Video 任务三 .mp4
│  ├4.5.1Video 任务四 .mp4
│  ├4.5.2Video 任务四 .mp4
│  ├4.5.3Video 任务四 .mp4
│  ├4.5.4Video 任务四 .mp4
│  ├4.6.1Video 任务五 .mp4
│  ├4.6.2Video 任务五 .mp4
│  ├4.6.3Video 任务五 .mp4
│  ├4.6.4Video 任务五 .mp4
├5.项目实战2 自动驾驶之车牌识别
│  ├1.Video任务一：数据增强.mp4
│  ├10.Video任务二：图像预处理.mp4
│  ├11.Video任务三：设计卷积神经网络进行神经学习.mp4
│  ├12.Video任务三：设计卷积神经网络进行神经学习.mp4
│  ├13.Video任务三：设计卷积神经网络进行神经学习.mp4
│  ├14.Video任务三：设计卷积神经网络进行神经学习.mp4
│  ├2.Video任务一：数据增强.mp4
│  ├3.Video任务一：数据增强.mp4
│  ├4.Video任务一：数据增强.mp4
│  ├5.Video任务一：数据增强.mp4
│  ├6.Video任务二：图像预处理.mp4
│  ├7.Video任务二：图像预处理.mp4
│  ├8.Video任务二：图像预处理.mp4
│  ├9.Video任务二：图像预处理.mp4
│  ├Video3月17日直播答疑.mp4
│  ├Video3月3日直播答疑.mp4
├直播答疑
│  ├Video3月17日直播答疑.mp4
│  ├Video3月3日直播答疑.mp4
├资料
│  ├spam.csv
│  ├spam_detection.ipynb
│  ├参考课件
│  │  ├deep.neural.network.pdf
│  │  ├logistic.regression.pdf
│  │  ├neural.network.pdf