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课程目录
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- 计算机视觉历史回顾与介绍（上）
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学员 计算机视觉历史回顾与介绍（上）
27:29 - 计算机视觉历史回顾与介绍（中）
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学员 计算机视觉历史回顾与介绍（中）
21:27 - 计算机视觉历史回顾与介绍（下）
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学员 计算机视觉历史回顾与介绍（下）
25:45 - 数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器（上）
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学员 数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器（上）
29:35 - 数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器（下）
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学员 数据驱动的图像分类方式：K最近邻与线性分类器（下）
28:56 - 线性分类器损失函数与最优化（上）
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学员 线性分类器损失函数与最优化（上）
36:30 - 线性分类器损失函数与最优化（下）
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学员 线性分类器损失函数与最优化（下）
35:49 - 反向传播与神经网络初步（上）
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学员 反向传播与神经网络初步（上）
40:58 - 反向传播与神经网络初步（下）
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学员 反向传播与神经网络初步（下）
40:41 - 神经网络训练细节part1（上）
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学员 神经网络训练细节part1（上）
40:28 - 神经网络训练细节part1（下）
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学员 神经网络训练细节part1（下）
40:05 - 神经网络训练细节part2（上）
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学员 神经网络训练细节part2（上）
35:41 - 神经网络训练细节part2（下）
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学员 神经网络训练细节part2（下）
34:57 - 卷积神经网络详解（上）
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学员 卷积神经网络详解（上）
40:12 - 卷积神经网络详解（下）
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学员 卷积神经网络详解（下）
39:47 - 迁移学习之物体定位与检测（上）
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学员 迁移学习之物体定位与检测（上）
37:04 - 迁移学习之物体定位与检测（下）
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学员 迁移学习之物体定位与检测（下）
28:57 - 卷积神经网络的可视化与进一步理解（上）
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学员 卷积神经网络的可视化与进一步理解（上）
39:47 - 卷积神经网络的可视化与进一步理解（下）
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学员 卷积神经网络的可视化与进一步理解（下）
39:40