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深度学习理论必备

深度学习理论必备

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课程面向零基础学员,从上世纪60年代最基础的的单层感知器开始学习,从最基础的知识开始,进行体系化的学习。 课程包含神经网络领域大多数重要分支,并通过这些分支延伸到如今最热门的的深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。

  • 原价  ¥299

  • 特惠价  ¥129

时长    5天          

全款购买 当前学习人数 94 收藏


适用人群

1、对人工智能、深度学习感兴趣的学员

2、渴望学习当今最热门最前沿技术的人

3、想储备深度学习技能的学员


课程目标

从最基础的知识开始入手,带着大家进行体系化的学习,让大家一步一步深入深度学习神经网络领域。

讲师介绍

  • 覃老师

    对机器学习、深度学习神经网络等领域有多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。

免费视频这么多,为什么还要来大讲台?

智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第一章:神经网络介绍
1.1 神经网络概述
1.2 神经网络发展史
第二章:单层感知器实践
2.1 从0到1-单层感知器
2.2 从0到1-单层感知器(代码实践)
第三章:网络优化
3.1 线性神经网络、delta学习规则和梯度下降法
3.2 线性神经网络、delta学习规则和梯度下降法(代码实践)
第四章:多层
4.1 BP神经网络介绍
4.2 BP神经网络介绍(代码实践1)
4.3 BP神经网络介绍(代码实践2)
4.4 深入理解BP神经网络(论文讲解)
4.5 过拟合,以及google神经网络小工具
第五章:Hopfield神经网络
5.1 Hopfield神经网络
5.2 Hopfield神经网络(代码实现)
第六章:玻尔兹曼机
6.1 玻尔兹曼机
6.2 受限玻尔兹曼机RBM
6.3 受限玻尔兹曼机RBM(代码实现)
第七章:推荐系统算法介绍
7.1 推荐系统算法介绍
第八章:玻尔兹曼机应用
8.1 受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用
第九章:各种网络讲解
9.1 深度置信网络DBN-DNN
9.2 卷积神经网络CNN
9.3 手写体识别网络LeNET-5结构分析
第十章:图像识别应用
10.1 ImageNet介绍
10.2 ILSVRC12图像识别比赛冠军AlexNet
10.3 GPU和TPU的简介
第十一章:深度残差网络
11.1 深度残差网络RES
11.2 批量正则化Batch Normalization
11.3 深度残差网络进一步研究
第十二章:RNN和LSTM
12.1 递归神经网络RNN
12.2 长短时记忆网络LSTM
第十三章:强化学习和迁移学习
13.1 强化学习RL
13.2 迁移学习TL
13.3 生成式对抗网络GAN

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