1_人工智能开发及远景介绍（预科）
02_线性回归深入和代码实现
03_梯度下降和过拟合和归一化
04_逻辑回归详解和应用
05_分类器项目案例和神经网络算法
06_多分类、决策树分类、随机森林分类
07_分类评估、聚类
08_密度聚类、谱聚类
09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归
10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化
11_DNN深度神经网络手写图片识别
12_TensorBoard可视化
13_卷积神经网络、CNN识别图片
14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现a
15_Keras深度学习框架
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