哈喽大家好~
深度学习基础课，这几天收到了大家很多很多的好评~
同时这几天内，和俩位一线大厂的技术专家，继续进行打磨，内容更加适合初学者以及想要提高的同学去学习～
我们也最近接触了很多初学的同学，直接扎进 CNN、LSTM、Transformer。
模型学了不少，真正遇到任务时，却不知道怎么分析、怎么选模型、怎么训练~
大家先看目录：
所以，这门课不是简单“过一遍模型”，而是从基础开始，帮大家搭建完整的深度学习知识体系。
课程会讲清楚表示学习、自动求导、反向传播、训练循环、损失函数、优化器、过拟合和泛化能力，也会系统学习 MLP、CNN、RNN、LSTM、GRU、Attention 和 Transformer。
整门课程包含 23 个核心章节，大致分为五个阶段：
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学完以后，我希望大家不只是会运行代码，还能够理解深度学习为什么适合处理图像、文本、语音和序列数据，判断任务是否真的需要神经网络，并掌握完整的模型训练流程。
当模型效果不好时，你也能结合训练 loss、验证 loss、评估指标、过拟合和欠拟合等现象分析问题，而不是只会盲目调参。
不仅要把代码跑起来，还要看懂模型为什么能跑起来，以及为什么有时候跑不好。
最后
这门课程想做的，就是把零散的深度学习知识整理成一条清晰的学习路线。
目前首发价格是 49 元，每增加 100 名同学上涨 10 元，最终价格为 249 元~
按照自己的节奏，学到能解释、能运行、能修改、能排查问题，这门课就没有白学。
答疑和笔记
在学习过程中，最重要的两方面痛点：
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答疑 -
笔记
答疑，大家可以随时提问，我会在平台给大家整理好，让你清晰、快速搞懂。
笔记，可以在平台直接记笔记，甚至可以在课程中进行记笔记，一套流程，非常高效完成~
针对各个方面，都为大家提供了详细的回复，总有能够帮助到大家的方面！~
所有课程，目前已经更新的内容有：
更加详细的介绍，可以看这里，会有更多超级干货带给大家~
欢迎加入学习，持续进步！~
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