深度学习花书训练营：如何系统掌握数学基础与项目实战

 1. 课程核心价值解析   
深度学习花书训练营是专为希望系统掌握深度学习核心理论的学员设计的进阶课程。课程以经典教材《深度学习》为蓝本，通过线性代数、概率论、数值计算三大数学模块夯实基础，并延伸至CNN、RNN等前沿网络架构的实战应用。不同于碎片化学习，本课程采用"理论讲解+代码实践+每周总结"的科学训练模式，帮助学员建立完整的知识体系。 

 2. 课程内容模块详解   
训练营分为九大进阶单元：   

- 数学筑基：涵盖矩阵分解、SVD、最优化方法等工程数学核心   

- 机器学习基础：深入讲解偏差方差权衡、贝叶斯统计等关键概念   

- 神经网络架构：前馈网络、CNN、RNN三大架构的推导与实现   

- 模型优化技巧：正则化、Dropout、自适应方法等实战调参策略   

- 工业级应用：包含LSTM、GAN等前沿技术的企业级项目实战   

 3. 特色学习支持体系   
课程配备直播答疑+学习总结双轨辅导机制，每周设置明确的学习目标与输出任务。通过深度输出活动促进知识内化，提供的课件PPT包含大量可视化推导过程，特别适合需要突破数学瓶颈的实践者。局部感知权值共享等抽象概念的动态演示，能显著提升理解效率。 

 4. 适合哪些学习者   
本课程适合已掌握Python编程基础，希望：   

- 系统补足深度学习数学短板的转型工程师   

- 理解花书理论推导过程的算法研究者   

- 需要将CNN、RNN等模型应用于实际项目的开发团队   

- 准备深度学习相关岗位面试的求职者   

 5. 课程资源与后续提升   
训练营提供全套逐帧讲解视频+配套课件，包含AlexNet、GoogleNet等经典网络的代码剖析。学员可永久访问课程资料，并可通过附带的《实际工作中的高级技术》扩展手册，持续掌握模型压缩、推理加速等工业界热点技术。 

通过本课程的系统训练，学员不仅能透彻理解深度学习背后的数学原理，更能获得从论文复现到工业部署的全流程能力。从矩阵运算到LSTM调参的完整知识链条，将帮助学习者在AI领域建立长期竞争优势。

资源目录列表：

├─深度之眼-《深度学习》 花书训练营 第二期
│  ├─00【学前准备】开营仪式，认识群内的小伙伴
│  │  ├─看开营仪式，了解学习模式.docx
│  │  ├─深度输出活动.docx
│  ├─01 第一周线性代数
│  │  ├─PCA.mp4
│  │  ├─矩阵对角化以及SVD分解.mp4
│  │  ├─伪逆矩阵最小二乘.mp4
│  │  ├─资料下载.doc
│  ├─02 第一周：概率与信息伦，数值计算
│  │  ├─极大似然估计.mp4
│  │  ├─无约束最优化.mp4
│  │  ├─有约束最优化.mp4
│  ├─03 第一周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─03 第一周：本周学习任务简单总结.doc
│  ├─04 第二周 机器学习算法基本概念
│  │  ├─估计、偏差和方差.mp4
│  │  ├─过拟合欠拟合超参数验证集.mp4
│  │  ├─机器学习算法基本概念.doc
│  │  ├─机器学习算法基本概念.mp4
│  ├─05 第二周 贝叶斯统计与逻辑回归
│  │  ├─贝叶斯统计.mp4
│  │  ├─逻辑回归.mp4
│  ├─06 第二周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─第二周：本周学习任务简单总结.docx
│  ├─07 第三周：LDA与SVM算法
│  │  ├─LDA.mp4
│  │  ├─SVM.mp4
│  ├─08 第三周：随机梯度下降
│  │  ├─决策树.mp4
│  ├─09 第三周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─08 第三周：本周学习任务简单总结.doc
│  ├─10 第四周：前馈神经网络损失函数
│  │  ├─激活函数损失函数.mp4
│  │  ├─前馈神经网络结构表达能力.mp4
│  ├─11 第四周：前馈神经网络架构设计 反向传播、
│  │  ├─前向后向算法、.mp4
│  ├─12 第四周：直播答疑日
│  │  ├─第四周：直播答疑日.mp4
│  ├─13 第四周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─第四周：本周学习任务简单总结.docx
│  ├─14 第五周：范数惩罚正则化
│  │  ├─范数惩罚正则化.mp4
│  │  ├─数据增强bagging dropout.mp4
│  ├─15 第五周：深度模型中的优化
│  │  ├─第五周：深度模型中的优化.mp4
│  ├─16 第五周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─总结.docx
│  ├─17 第五周：直播答疑
│  │  ├─直播答疑.mp4
│  ├─18 第六周：卷积神经网络基础
│  │  ├─cnn前向后向.mp4
│  │  ├─局部感知权值共享.mp4
│  ├─19 第六周：卷积函数变体
│  │  ├─lenet alexnet.mp4
│  │  ├─vggnet googlenet.mp4
│  ├─20 第六周：本周任务简单总结+直播答疑日
│  │  ├─答疑.mp4
│  │  ├─第六周：本周学习任务简单总结.docx
│  ├─21 第七周：RNN概念&前向传播
│  │  ├─RNN概念&前向传播.mp4
│  ├─22 第七周：RNN反向传播与并行计算
│  │  ├─RNN反向传播与并行计算.mp4
│  ├─23 第七周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─第七周：本周学习任务简单总结.docx
│  ├─24 第八周：lstm
│  │  ├─lstm.mp4
│  ├─25 第八周：gru
│  │  ├─gru.mp4
│  ├─26 第八周：本周任务简单总结+直播答疑日
│  │  ├─任务总结.docx
│  │  ├─直播答疑.mp4
│  ├─27 第九周：推理加速、训练加速
│  │  ├─推理加速.mp4
│  │  ├─训练加速.mp4
│  ├─28 第九周：自适应和gan
│  │  ├─28 第九周：自适应和gan.mp4
│  ├─29 第九周：本周学习任务简单总结
│  │  ├─第九周：本周学习任务简单总结.docx
│  ├─课件PPT
│  │  ├─第二周和第三周：机器学习基础.pdf
│  │  ├─第九周：实际工作中的一些高级技术2.0.pdf
│  │  ├─第六周：第九章卷积网络2.0.pdf
│  │  ├─第七、八周：第十章循环神经网络.pdf
│  │  ├─第四周：深度前馈网络.pdf
│  │  ├─第五周：深度学习中的正则化.pdf
│  │  ├─第五周深度模型的优化.pdf
│  │  ├─第一周：数学基础(修正版）.pdf