北京大学-人工智能实践：Tensorflow笔记（mooc）
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【第1集】[1]--1.1-概述（上） 译
【第2集】[1]--1.1-概述（下） 译
【第3集】[1]--1.2-双系统安装（上） 译
【第4集】[1]--1.2-双系统安装（下） 译
【第5集】[1]--1.3-Windows虚拟机安装 译
【第6集】[1]--1.4-MacTensorflow安装 译
【第7集】北京大学-人工智能实践：Tensorflow笔记（mooc）(5) 译
【第8集】[1]--2.1-Linux指令、HelloWorld 译
【第9集】[1]--2.2-列表、元组、字典 译
【第10集】[1]--2.3-条件语句 译
【第11集】[1]--2.4-循环语句 译
【第12集】[1]--2.5-turtle模块 译
【第13集】[1]--2.6-函数、模块、包 译
【第14集】[1]--2.7-类、对象、面向对象的编程 译
【第15集】[1]--2.8-文件操作 译
【第16集】[1]--3.1-张量、计算图、会话 译
【第17集】[1]--3.2-前向传播（上） 译
【第18集】[1]--3.2-前向传播（下） 译
【第19集】[1]--3.3-反向传播（上） 译
【第20集】[1]--3.3-反向传播（下） 译
【第21集】[1]--4.1-损失函数（上） 译
【第22集】[1]--4.1-损失函数（下） 译
【第23集】[1]--4.2-学习率 译
【第24集】[1]--4.3-滑动平均 译
【第25集】[1]--4.4-正则化（上） 译
【第26集】[1]--4.4-正则化（下） 译
【第27集】[1]--4.5-神经网络搭建八股（上） 译
【第28集】[1]--4.5-神经网络搭建八股（下） 译
【第29集】[1]--5.1-MNIST数据 译
【第30集】[1]--5.2-模块化搭建神经网络八股 译
【第31集】[1]--5.3-手写数字识别准确率输出 译
【第32集】[1]--6.1-输入手写数字图片输出识别结果（上） 译
【第33集】[1]--6.1-输入手写数字图片输出识别结果（下） 译
【第34集】[1]--6.2-制作数据集（上） 译
【第35集】[1]--6.2-制作数据集（下） 译
【第36集】[1]--7.1-卷积神经网络（上） 译
【第37集】[1]--7.1-卷积神经网络（下） 译
【第38集】[1]--7.2-lenet5代码讲解（上） 译
【第39集】[1]--7.2-lenet5代码讲解（下） 译
【第40集】[1]--8.1-复现已有的卷积神经网络（上） 译
【第41集】[1]--8.1-复现已有的卷积神经网络（下） 译
【第42集】[1]--8.2-用vgg16实现图片识别（上） 译
【第43集】[1]--8.2-用vgg16实现图片识别（下） 译
【第44集】[1]--9.1真实复杂场景手写英文体识别（上） 译
【第45集】[1]--9.1真实复杂场景手写英文体识别（下） 译
【第46集】[1]--9.2二值神经网络实现MNIST手写数字识别（上） 译
【第47集】[1]--9.2二值神经网络实现MNIST手写数字识别（下） 译
【第48集】[1]--9.3车牌号码识别（上） 译
【第49集】[1]--9.3车牌号码识别（下） 译
【第50集】[1]--9.4人脸表情识别（上） 译
【第51集】[1]--9.4人脸表情识别（下） 译
【第52集】[1]--9.5实时目标检测、识别、计数和追踪（上） 译
【第53集】[1]--9.5实时目标检测、识别、计数和追踪（下） 译
【第54集】[1]--9.6图片自动上色（上） 译
【第55集】[1]--9.6图片自动上色（下） 译
【第56集】[1]--9.7图像风格融合与快速迁移（上） 译
【第57集】[1]--9.7图像风格融合与快速迁移（下） 译
【第58集】[1]--9.8图像中文描述（上） 译
【第59集】[1]--9.8图像中文描述（下） 译
【第60集】[1]--9.9跨模态检索（上） 译
【第61集】[1]--9.9跨模态检索（下） 译
【第62集】[1]--9.10强化学习实现“不死鸟”FlappyBird（上） 译
【第63集】[1]--9.10强化学习实现“不死鸟”FlappyBird（下） 译
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