5天搞定深度学习进阶系列

课程目标:理解并学会深度学习中最热门最核心的深层网络。

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5分 共16课时,共5小时10分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

理解并学会深度学习中最热门最核心的深层网络。

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

这门课程是“深度学习入门系列”的后续内容。

在入门系列的课程中,我们基本掌握了深度学习的一些基础知识,在这门课程中我们将进一步学习深度学习的核心内容。核心内容包括深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM的构建以及使用。

最后一部分我们也会稍微讲解一些人工智能最前沿的发展强化学习RL,迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。    

注:本课程是理论型课程,学习资料中不提供代码

第一章深度置信网络DBN-DNN
3节57分钟
1-1课程介绍,推荐系统算法介绍 [免费试看]
18:36
1-2受限玻尔兹曼机在推荐系统中的应用(论文讲解)
19:28
1-3深度置信网络DBN-DNN(论文讲解)
19:08
第二章卷积神经网络CNN
5节1小时45分钟
2-1卷积神经网络CNN
20:01
2-2手写体识别网络LeNET-5结构分析(论文讲解)
28:58
2-3ImageNet介绍
08:33
2-4ILSVRC12图像识别比赛冠军AlexNet(论文讲解) [免费试看]
38:55
2-5GPU及TPU介绍
09:04
第三章152层深度残差网络RES
3节1小时18分钟
3-1深度残差网络RES(论文讲解)
43:08
3-2批量正则化Batch Normalization
21:03
3-3深度残差网络进一步研究(论文讲解)
14:01
第四章长短时记忆网络LSTM
2节30分钟
4-1递归神经网络RNN
11:02
4-2长短时记忆网络LSTM
19:14
第五章人工智能前沿方向
3节39分钟
5-1强化学习RL
17:37
5-2迁移学习TL
08:35
5-3生成式对抗网络GAN
13:07
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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