人人可玩儿的深度学习(deep learning)--tensorflow

课程目标:扎扎实实掌握深度学习技法

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4.9分 共7课时,共1小时26分钟
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  1. 课程介绍
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课程目标

扎扎实实掌握深度学习技法

适用人群

任何对深度学习和推荐算法感兴趣者

课程简介

该课程会从理论到实践全面介绍深度学习各个方面,从BP到ANN,CNN,RNN,迁移学习等,通过tensorflow和keras帮助学员应用于工作中

第一章深度学习--数学基础
2节18分钟
1-1机器学习_深度学习数学基础--概率论
09:51
1-2机器学习_深度学习数学基础--信息论
08:42
第二章深度学习(deep learning)视频课程--推荐系统
5节1小时7分钟
2-1多层感知机[MLP]
10:34
2-2BP反向回馈神经网络(反向传播算法)--理解
13:15
2-3实例理解反向传播
12:11
2-4深度学习--受限玻尔兹曼机(RBM) [免费试看]
17:48
2-5深度学习-RBM(受限玻尔兹曼机)实现协同过滤
13:42
讲师介绍
翁本珏
讲师评分4.3分
层创立信息网站——宜昌好吃网,提供人工智能解决方案。参与过移动、保险大型项目,架构过监控系统、广告系统、分布式爬虫系统以及大数据包括数据预处理到推荐引擎的架构开发,开发过问答系统。 相信人工智能是改变人类生活的基石。 对于讲课风格,尽可能的弱化数学公式,形象化给予理解,分阶段开课,从基础理论到实战作业。 侧重BigData,NLP,Deep Learning
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