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源代码和PPT讲解项目实践-1.1 深度学习优点项目实践-1.2 深度学习基础理论项目实践-1.3 神经学习的过程项目实践-1.4 卷积和池化效果项目实践-1.5 paddlepaddle项目实践-1.6 代码讲解01项目实践-1.7 资源介绍、强调项目实践-1.8 代码讲解02项目实践-1.9 代码解析03上项目实践-1.10 代码解析03下项目实践-1.11 数据准备项目实践-1.12 代码解析04项目实践-1.13 波士顿房价项目项目实践-1.14 波士顿房价预测代码01项目实践-1.15 波士顿房价代码02项目实践-1.16 加权模型项目实践-2.1 调参回顾项目实践-2.2 波士顿房价预测代码03项目实践-2.3 图像分类项目实践-2.4 数据准备项目实践-2.5 图像识别水果分类项目01项目实践-2.6 图像识别水果分类项目02项目实践-2.7 图像识别水果分类项目03项目实践-2.8 图像识别水果分类项目04项目实践-2.9 图像识别水果分类项目05项目实践-2.10 图像识别水果分类项目06项目实践-2.11 图像识别水果分类项目07项目实践-3.1 调参回顾项目实践-3.2 代码回顾项目实践-3.3 文本处理模型文本分类项目实践-3.4 新闻分类案例项目01项目实践-3.5 新闻分类案例项目02项目实践-3.6 新闻分类案例项目03项目实践-3.7 新闻分类案例项目04项目实践-3.8 新闻分类案例项目05项目实践-3.9 新闻分类案例项目06项目实践-3.10 新闻分类案例项目07项目实践-3.11 新闻分类案例项目08项目实践-3.12 新闻分类案例项目09项目实践-3.13 新闻分类案例项目10
思路：数据准备 -> 搭建网络 -> 模型训练、评估 -> 模型预测使用reader对象，随机、批量读取数据样本两个reader分别读取训练、测试样本使用全连接网络模型，输入为13个特征值输出为一个预测房价中位数均方差损失函数（回归问题）使用随机梯度下降优化器优化训练迭代N轮加载模型，喂入测试数据进行测试代码见：linear_regression.py
PaddlePaddle课程概览
1. 深度学习理论回顾
– 深度学习概念
– 人工神经网络
– 反向传播算法
– 激活函数
– 梯度下降
– 卷积与卷积运算
– 卷积神经网络结构
2. 体系结构
– Paddle结构
– 程序执行流程
3. 基本概念
– Tensor
– Layer
– Variable
– Program
– Excecutor
– feed&fetch_list
– Place
– CompiledProgram
4. 案例
– 简单线性回归
– 机器学习
– 波士顿房价预测
– 图像分类：水果分类
– 中文NLP：文本分类
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