5天搞定深度学习入门系列(免费)

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。

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5分 共17课时,共6小时16分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
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。

适用人群

对人工智能,深度学习感兴趣的人,渴望学习当今最热门最前沿技术的人。

课程简介

我们这门课程是面向0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。

课程会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。

帮助大家从人工智能神经网络的新手变成高手。


1课程说明 [免费试看]
03:41
2神经网络概述 [免费试看]
11:05
3神经网络发展史 [免费试看]
12:02
4从0到1-单层感知器 [免费试看]
18:49
5从0到1-单层感知器(代码实践) [免费试看]
22:39
6网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法 [免费试看]
20:24
7网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(代码) [免费试看]
21:37
8进军多层-BP神经网络介绍 [免费试看]
29:22
9进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1) [免费试看]
20:32
10进军多层-BP神经网络介绍(代码实践2) [免费试看]
38:22
11深入理解BP神经网络(论文讲解) [免费试看]
27:13
12过拟合,以及google神经网络小工具 [免费试看]
33:06
13Hopfield神经网络 [免费试看]
34:56
14Hopfield神经网络(代码实践) [免费试看]
11:55
15玻尔兹曼机 [免费试看]
38:57
16受限玻尔兹曼机RBM [免费试看]
27:41
17受限玻尔兹曼机RBM(代码实践) [免费试看]
04:36
讲师介绍
覃秉丰
讲师评分5.0分
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,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。
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