大二下暑期学习计划
观看YouTube上的教学视频（10个）, YouTube - MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191，阿里云 - 1080P.
掌握基本的深度学习模型及算法原理 ---- 三种基本神经网络（前馈型神经网络，卷积神经网络，循环神经网络）、强化学习。通过项目对模型的具体使用进行练习，完成TensorFlow中代码实现，提出自己的体会和可改进的地方.
# 包版本：
mitdeeplearning: 0.2.0
tensorflow: 2.x-
对应 GitHub 上的代码进行学习.
《神经网络与深度学习》 ---- 邱锡鹏
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《深度学习实战 - 基于 TensorFlow2 和 Keras》 ---- Gulli, Kapoor, Pal
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YouTube课程，推荐 TensorFlow 2.0 Complete Course - Python Neural Networks for Beginners Tutorial，虽然第一部分的estimator官方已不推荐使用，但视频讲解的非常详细，本GitHub项目中 TensorFlow 下有我自己对应做的中文笔记（非常详细），也有YouTube原版英文笔记.
YouTube课程视频（6小时52分）下载链接：阿里云 - 720P，阿里云 - 1080P，bilibili.
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TensorFlow官网API参考文档，使用方法：在左侧栏，找到自己要用的函数API，点进去查看详细使用说明.
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MIT课程源代码.
学习YouTube上Python Pandas Tutorial，一共11集. 需要掌握Pandas对训练数据的处理，以适用于模型训练之中.
pdf版 总结报告，三个Lab的项目在blog上文章分别为：
- 基于循环神经网络RNN的简单音乐生成.
- 基于卷积神经网络CNN和去偏变分自动编码机DB-VAE的简单人脸识别模型.
- 强化学习 - Deep Q-Learning Network算法 解决平衡小推车问题（Cartpole）.
生成的乐曲文件.
VAE渐变效果图：
小车平衡效果图：
