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深度学习入门视频课程(上篇) |
课程目标
用通俗易懂的讲解,一步步的带大家入门深度学习这个当今世界最火爆的深度学习领域。 适用人群 渴望高端技术,对人工智能感兴趣的同学们,全民皆可入门。 课程简介 从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高,苦于国内没有合适的课程予以帮助。 深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频,旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点,真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域,深度学习全民皆兵。 本篇主要从神经网络必备基础知识点开始讲起,由浅及深,一步步过度到整个神经网络架构!系列课程风格依旧通俗易懂,旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型! 课程大纲 第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节 1-1深度学习与人工智能简介11:27 1-2计算机视觉面临挑战与常规套路09:40 1-3用K近邻来进行图像分类10:01 1-4超参数与交叉验证10:31 1-5线性分类09:34 1-6损失函数09:18 1-7正则化惩罚项07:19 1-8softmax分类器13:38 1-9最优化形象解读06:47 1-10梯度下降算法原理11:48 1-11反向传播15:17 第2章神经网络模型36分钟3节 2-1神经网络整体架构10:11 2-2神经网络模型实例演示10:38 2-3过拟合问题解决方案15:53 第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节 3-1Python环境搭建(推荐Anaconda方法)13:10 3-2Eclipse搭建python环境(选自己喜欢的IDE就好)05:23 3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络(代码)31:51 3-4感受神经网络的强大11:30 3-5神经网络案例-cifar分类任务16:01 3-6神经网络案例-分模块构造神经网络13:33 3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务开始学习
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