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《深度学习入门指南：零基础实战教程》

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第 1 节 环境安装：Anaconda、TensorFlow、Keras 环境安装
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第 2 节 逻辑回归：二元分类问题
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第 3 节 逻辑回归：逻辑函数
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第 4 节 逻辑回归：指数与对数、逻辑回归
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第 5 节 逻辑回归：示例
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第 6 节 逻辑回归：损失函数
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第 7 节 逻辑回归：损失函数推演
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第 8 节 逻辑回归：梯度下降法
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第 9 节 逻辑回归：应用
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第 10 节 神经网络：简介
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第 11 节 神经网络：动手完成你的第一个神经网络
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第 12 节 神经网络：代码实现 1
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第 13 节 神经网络：代码实现 2
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第 14 节 神经网络：什么是人工神经网络？
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第 15 节 神经网络：激活函数
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第 16 节 神经网络：softmax 函数
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第 17 节 神经网络：神经网络的前向传播
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第 18 节 神经网络：神经网络的反向传播
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第 19 节 神经网络：输出层权值学习
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第 20 节 神经网络：输入层权值学习
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第 21 节 深度神经网络：梯度消亡
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第 22 节 深度神经网络：梯度消亡问题分析
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第 23 节 深度神经网络：梯度消亡解决方案
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第 24 节 深度神经网络：过拟合
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第 25 节 深度神经网络：DropOut 训练
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第 26 节 深度神经网络：正则化
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第 27 节 深度神经网络：最大范数约束与神经元系数的初始化
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第 28 节 深度神经网络：过拟合的解决方案
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第 29 节 深度神经网络：数据集
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第 30 节 深度神经网络：sklearn 机器学习库
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第 31 节 深度神经网络：读入数据函数
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第 32 节 用深度神经网络做分类：介绍鸢尾花数据集
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第 33 节 如何用深度神经网络做分类？（一）
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第 34 节 如何用深度神经网络做分类？（二）
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第 35 节 如何用深度神经网络做分类？（三）
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第 36 节 卷积神经网络：识别手写数字（一）
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第 37 节 卷积神经网络：识别手写数字（二）
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第 38 节 卷积神经网络：识别手写数字（三）
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第 39 节 卷积神经网络：识别手写数字（四）
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第 40 节 卷积神经网络：识别手写数字（五）
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第 41 节 卷积神经网络：识别手写数字（六）
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第 42 节 递归神经网络：检测垃圾短信（一）
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第 43 节 递归神经网络：检测垃圾短信（二）
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第 44 节 递归神经网络：检测垃圾短信（三）
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第 45 节 递归神经网络：检测垃圾短信（四）
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第 46 节 递归神经网络：检测垃圾短信（五）
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第 47 节 递归神经网络：检测垃圾短信（六）
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第 48 节 递归神经网络：检测垃圾短信（七）
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