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      1.1 神经网络简介（上）
      [2] 1.1 神经网络简介（下）
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      1.1 神经网络简介（下）
      [3] 1.2 BP神经网络（1）（上）
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      1.2 BP神经网络（1）（上）
      [4] 1.2 BP神经网络（1）（下）
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      1.2 BP神经网络（1）（下）
      [5] 1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（上）
      [6] 1.3 BP神经网络（2）（下）
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      1.3 BP神经网络（2）（下）
      [7] 1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（上）
      [8] 1.3 BP神经网络（2）（中）
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      1.3 BP神经网络（2）（中）
      [9] 1.3 BP神经网络（2）（下）
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      1.3 BP神经网络（2）（下）
      [10] 1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（下）
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      1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（下）
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      1.3 BP神经网络（2）（上）
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      1.3 BP神经网络（2）（下）
      [18] 1.4 银行客户流失预测（1）（上...
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      1.4 银行客户流失预测（1）（上）
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      1.4 银行客户流失预测（1）（下）
      [20] 1.5 银行客户流失预测（2）（上...
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      1.5 银行客户流失预测（2）（上）
      [21] 1.5 银行客户流失预测（2）（下...
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      1.5 银行客户流失预测（2）（下）
      [22] 1.6 银行客户流失预测（3）（上...
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      1.6 银行客户流失预测（3）（上）
      [23] 1.6 银行客户流失预测（3）（下...
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      1.6 银行客户流失预测（3）（下）
      [24] 1.7 银行客户流失预测（4）
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      1.7 银行客户流失预测（4）
      [25] 1.9 阿里天池实验平台操作介绍
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      1.9 阿里天池实验平台操作介绍
      [26] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...
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      2.1 深度学习在人工智能中的应用（一）（上）
      [27] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...
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      2.1 深度学习在人工智能中的应用（一）（下）
      [28] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...
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      2.2 深度学习在人工智能中的应用（二）（上）
      [29] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...
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      2.2 深度学习在人工智能中的应用（二）（下）
      [30] 2.3 深度学习在人工智能中的应用...
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      2.3 深度学习在人工智能中的应用（三）
      [31] 2.4 深度学习在人工智能中的应用...
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      2.4 深度学习在人工智能中的应用（四）
      [32] 3.1 卷积神经网络的发展（上）
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      3.1 卷积神经网络的发展（上）
      [33] 3.1 卷积神经网络的发展（下）
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      3.1 卷积神经网络的发展（下）
      [34] 3.2 卷积与感受野机制
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      3.2 卷积与感受野机制
      [35] 3.3 卷积的概念和特征（上）
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      3.3 卷积的概念和特征（上）
      [36] 3.3 卷积的概念和特征（下）
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      3.3 卷积的概念和特征（下）
      [37] 3.4 图像编码与卷积（上）
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      3.4 图像编码与卷积（上）
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      3.4 图像编码与卷积（下）
      [39] 3.5 卷积操作（上）
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      3.5 卷积操作（上）
      [40] 3.5 卷积操作（下）
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      3.5 卷积操作（下）
      [41] 3.6 卷积特征图及计算（上）
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      3.6 卷积特征图及计算（上）
      [42] 3.6 卷积特征图及计算（下）
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      3.6 卷积特征图及计算（下）
      [43] 3.7 多通道卷积
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      3.7 多通道卷积
      [44] 3.8 池化操作（上）
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      3.8 池化操作（上）
      [45] 3.8 池化操作（下）
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      3.8 池化操作（下）
      [46] 3.9 Lenet5卷积神经网络（...
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      3.9 Lenet5卷积神经网络（1）（上）
      [47] 3.9 Lenet5卷积神经网络（...
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      3.9 Lenet5卷积神经网络（1）（下）
      [48] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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      3.10 Lenet5卷积神经网络（2）
      [49] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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      3.10 Lenet5卷积神经网络（2）（上）
      [50] 3.10 Lenet5卷积神经网络...
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      3.10 Lenet5卷积神经网络（2）（下）
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      05:13
      3.11 Lenet5卷积神经网络（3）（上）
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      3.11 Lenet5卷积神经网络（3）（下）
      [53] 3.11 Lenet5卷积神经网络...
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      3.11 Lenet5卷积神经网络（3）（上）
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      3.11 Lenet5卷积神经网络（3）（下）
      [55] 3.12 完整的卷积神经网络过程
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      3.12 完整的卷积神经网络过程
      [56] 3.12 完整的卷积神经网络过程（...
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      3.12 完整的卷积神经网络过程（上）
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      3.12 完整的卷积神经网络过程（下）
      [58] 3.13 卷积神经网络训练（上）
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      3.13 卷积神经网络训练（上）
      [59] 3.13 卷积神经网络训练（下）
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      3.13 卷积神经网络训练（下）
      [60] 3.15 图像分类（2）（上）
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      3.15 图像分类（2）（上）
      [61] 3.15 图像分类（2）（下）
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      3.15 图像分类（2）（下）
      [62] 3.20 手写体识别实验（上）
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      3.20 手写体识别实验（上）
      [63] 3.20 手写体识别实验（下）
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      3.20 手写体识别实验（下）
      [64] 4.1 AlexNet卷积神经网络...
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      4.1 AlexNet卷积神经网络模型（1）（上）
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      07:12
      4.1 AlexNet卷积神经网络模型（1）（下）
      [66] 4.2 AlexNet卷积神经网络...
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      09:53
      4.2 AlexNet卷积神经网络模型（2）
      [67] 4.3 AlexNet卷积神经网络...
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      4.3 AlexNet卷积神经网络模型（3）
      [68] 4.4 VGG卷积神经网络模型（上...
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      4.4 VGG卷积神经网络模型（上）
      [69] 4.4 VGG卷积神经网络模型（下...
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      4.4 VGG卷积神经网络模型（下）
      [70] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（上）
      [71] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      10:04
      4.6 ResNet卷积神经网络模型（下）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（上）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（下）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（上）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（下）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（上）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（下）
      [78] 4.6 ResNet卷积神经网络模...
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（上）
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      4.6 ResNet卷积神经网络模型（下）
      [80] 4.7 动物识别（1）（上）
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      05:06
      4.7 动物识别（1）（上）
      [81] 4.7 动物识别（1）（下）
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      4.7 动物识别（1）（下）
      [82] 4.8 动物识别（2）（上）
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      4.8 动物识别（2）（上）
      [83] 4.8 动物识别（2）（下）
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      05:52
      4.8 动物识别（2）（下）
      [84] 4.9 动物识别（3）（上）
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      4.9 动物识别（3）（上）
      [85] 4.9 动物识别（3）（下）
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      07:46
      4.9 动物识别（3）（下）
      [86] 4.10 动物识别实验（上）
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      06:39
      4.10 动物识别实验（上）
      [87] 4.10 动物识别实验（下）
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      06:41
      4.10 动物识别实验（下）
      [88] 4.10 动物识别实验（上）
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      4.10 动物识别实验（上）
      [89] 4.10 动物识别实验（下）
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      08:08
      4.10 动物识别实验（下）
      [90] 5.1 循环神经网络基本原理（1）...
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      06:54
      5.1 循环神经网络基本原理（1）（上）
      [91] 5.1 循环神经网络基本原理（1）...
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      5.1 循环神经网络基本原理（1）（下）
      [92] 5.6 长短期记忆神经网络模型（3...
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      5.6 长短期记忆神经网络模型（3）
      [93] 5.7 基于LSTM的股票预测（上...
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      5.7 基于LSTM的股票预测（上）
      [94] 5.7 基于LSTM的股票预测（下...
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      07:06
      5.7 基于LSTM的股票预测（下）
      [95] 5.7 基于LSTM的股票预测
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      5.7 基于LSTM的股票预测
      [96] 6.1 目标检测概况（上）
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      6.1 目标检测概况（上）
      [97] 6.1 目标检测概况（下）
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      6.1 目标检测概况（下）
      [98] 6.2 目标检测的基本概念（上）
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      06:32
      6.2 目标检测的基本概念（上）
      [99] 6.2 目标检测的基本概念（下）
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      6.2 目标检测的基本概念（下）
      [100] 6.3 目标检测发展
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      6.3 目标检测发展
      [101] 6.4 基于候选区域的目标检测（1...
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      6.4 基于候选区域的目标检测（1）（上）
      [102] 6.4 基于候选区域的目标检测（1...
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      06:37
      6.4 基于候选区域的目标检测（1）（下）
      [103] 6.5 基于候选区域的目标检测（2...
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      6.5 基于候选区域的目标检测（2）（上）
      [104] 6.5 基于候选区域的目标检测（2...
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      06:52
      6.5 基于候选区域的目标检测（2）（下）
      [105] 6.6 基于候选区域的目标检测（3...
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      6.6 基于候选区域的目标检测（3）（上）
      [106] 6.6 基于候选区域的目标检测（3...
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      6.6 基于候选区域的目标检测（3）（下）
      [107] 6.7 基于候选区域的目标检测（4...
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      6.7 基于候选区域的目标检测（4）
      [108] 6.8 Fast R-CNN目标检...
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      6.8 Fast R-CNN目标检测算法（上）
      [109] 6.8 Fast R-CNN目标检...
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      6.8 Fast R-CNN目标检测算法（下）
      [110] 6.9 Faster R-CNN目...
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      6.9 Faster R-CNN目标检测算法（上）
      [111] 6.9 Faster R-CNN目...
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      6.9 Faster R-CNN目标检测算法（下）
      [112] 6.10 Yolo目标检测算法（1...
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      06:04
      6.10 Yolo目标检测算法（1）（上）
      [113] 6.10 Yolo目标检测算法（1...
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      06:01
      6.10 Yolo目标检测算法（1）（下）
      [114] 6.11 Yolo目标检测算法（2...
      1388播放
      09:52
      6.11 Yolo目标检测算法（2）
      [115] 6.12 Yolo目标检测算法（3...
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      06:09
      6.12 Yolo目标检测算法（3）（上）
      [116] 6.12 Yolo目标检测算法（3...
      1187播放
      06:12
      6.12 Yolo目标检测算法（3）（下）
      [117] 6.13 Yolo目标检测算法（4...
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      6.13 Yolo目标检测算法（4）（上）
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      6.13 Yolo目标检测算法（4）（下）
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      6.15 目标检测案例解析（2）（上）
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      6.15 目标检测案例解析（2）（下）
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      6.21 RetinaNet和UNet（上）
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      6.21 RetinaNet和UNet（下）
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      6.21 RetinaNet和UNet（上）
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