22、22 - Understanding Why Asynchronous I_O Isn't Like Parallel Processing

学员 1、01 - The Course Overview

学员 2、02 - Downloading and Installing Python

学员 3、03 - Using the Command Line and the Interactive Shell

学员 4、04 - Installing Packages with pip

学员 5、05 - Finding Packages in the Python Package Index

学员 6、06 - Creating an Empty Package

学员 7、07 - Adding Modules to the Package

学员 8、08 - Importing One of the Package's Modules from Another

学员 9、09 - Adding Data Files to the Package

学员 10、10 - PEP 8 and Writing Readable Code

学员 11、11 - Using Version Control

学员 12、12 - Using venv to Create a Stable and Isolated Work Area

学员 13、13 - Getting the Most Out of docstrings Part 1 – PEP 257 and Sphinx

学员 14、14 - Getting the Most Out of docstrings Part 2 – doctest

学员 15、15 - Making a Package Executable via python – m

学员 16、16 - Handling Command-line Arguments with argparse

学员 17、17 - Text-mode Interactivity

学员 18、18 - Executing Other Programs

学员 19、19 - Using Shell Scripts or Batch Files to Launch Programs

学员 20、20 - Using concurrent.futures

学员 21、21 - Using Multiprocessing

学员 23、23 - Using the asyncio Event Loop and Coroutine Scheduler

学员 24、24 - Futures

学员 25、25 - Making Asynchronous Tasks Interoperate

学员 26、26 - Communicating across the Network

学员 27、27 - Using Function Decorators

学员 28、28 - Using Function Annotations

学员 29、29 - Using Class Decorators

学员 30、30 - Using Metaclasses

学员 31、31 - Using Context Managers

学员 32、32 - Using Descriptors

学员 33、33 - Understanding the Principles of Unit Testing

学员 34、34 - Using unittest

学员 35、35 - Using unittest.mock

学员 36、36 - Using unittest's Test Discovery

学员 37、37 - Using Nose for Unified Test Discovery and Reporting

学员 38、38 - The Course Overview

学员 39、39 - Brief Introduction to Data Mining

学员 40、40 - Data Mining Basic Concepts and Applications

学员 41、41 - Why Python

学员 42、42 - Basics of Python

学员 43、43 - Installing IPython

学员 44、44 - Installing the Numpy Library

学员 45、45 - Installing the pandas Library

学员 46、46 - Installing Matplotlib

学员 47、47 - Installing scikit-learn

学员 48、48 - Data Cleaning

学员 49、49 - Data Preprocessing Techniques

学员 50、50 - Linear Regression Basic Model Approach

学员 51、51 - Evaluating Regression Models

学员 52、52 - Basic Regression Model Implementation to Predict House Prices

学员 53、53 - Regression Model Implementation to Predict Television Show Viewers

学员 54、54 - Logistic Regression

学员 55、55 - K – Nearest Neighbors Classifier

学员 56、56 - Support Vector Machine

学员 57、57 - Logistic Regression Model Implementation

学员 58、58 - K – Nearest Neighbor Classifier Implementation

学员 59、59 - The Course Overview

学员 60、60 - What Is Deep Learning

学员 61、61 - Open Source Libraries for Deep Learning

学员 62、62 - Deep Learning Hello World! Classifying the MNIST Data

学员 63、63 - Introduction to Backpropagation

学员 64、64 - Understanding Deep Learning with Theano

学员 65、65 - Optimizing a Simple Model in Pure Theano

学员 66、66 - Keras Behind the Scenes

学员 67、67 - Fully Connected or Dense Layers

学员 68、68 - Convolutional and Pooling Layers

学员 69、69 - Large Scale Datasets, ImageNet, and Very Deep Neural Networks

学员 70、70 - Loading Pre-trained Models with Theano

学员 71、71 - Reusing Pre-trained Models in New Applications

学员 72、72 - Theano for Loops – the scan Module

学员 73、73 - Recurrent Layers

学员 74、74 - Recurrent Versus Convolutional Layers

学员 75、75 - Recurrent Networks –Training a Sentiment Analysis Model for Text

学员 76、76 - Bonus Challenge – Automatic Image Captioning

学员 77、77 - Captioning TensorFlow – Google's Machine Learning Library

学员 78、78 - The Course Overview

学员 79、79 - Installing TensorFlow

学员 80、80 - Simple Computations

学员 81、81 - Logistic Regression Model Building

学员 82、82 - Logistic Regression Training

学员 83、83 - Basic Neural Nets

学员 84、84 - Single Hidden Layer Model

学员 85、85 - Single Hidden Layer Explained

学员 86、86 - Multiple Hidden Layer Model

学员 87、87 - Multiple Hidden Layer Results

学员 88、88 - Convolutional Layer Motivation

学员 89、89 - Convolutional Layer Application

学员 90、90 - Pooling Layer Motivation

学员 91、91 - Pooling Layer Application

学员 92、92 - Deep CNN

学员 93、93 - Deeper CNN

学员 94、94 - Wrapping Up Deep CNN

学员 95、95 - Introducing Recurrent Neural Networks

学员 96、96 - skflow

学员 97、97 - RNNs in skflow

学员 98、98 - Research Evaluation

学员 99、99 - The Future of TensorFlow