三天的精品课程主要内容仔细看下图目录下面大纲只是其中之一课程实用性非常高附源码和学习大纲文档！！后期应该会进一步更新，时间待定此商品大小：1.7GB

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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