CNTK深度学习系列视频课程——进阶篇

课程目标:深刻掌握神经网络的原理及思想。全面了解卷积神经网络,并可以设计一些脚本来进行回归及分类的任务

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5分 共15课时,共4小时9分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

深刻掌握神经网络的原理及思想。全面了解卷积神经网络,并可以设计一些脚本来进行回归及分类的任务

适用人群

计算机从业者,0基础学员,深度学习爱好者

课程简介

本课程主要通过CNTK框架来讲解深度学习相关理论知识,每一个知识点都会伴有相应的例子操作并且还有思维层面的深刻剖析。课程内容主要由基础理论上升到卷积神经网络部分。

1课程介绍 [免费试看]
05:19
2多分类原理及配置文件 [免费试看]
06:52
3通过数据可视化深度剖析三分类例子内部意义
17:07
4全面理解激活函数
19:05
5多层神经网络
14:51
6多层神经网络数据可视化
13:12
7隐藏层神经网络的意义
15:24
8通过图像识别例子讲解配置文件
16:24
9卷积神经网络的介绍
18:20
10卷积神经网络实际例子操作
19:46
11卷积神经网络代码跟读及外部代码调用网络模型
30:03
12常用的优化方法及概念
19:30
13BN算法
31:01
14反卷积
15:30
15卷积神经网络进化及FINE_TUNE
06:51
讲师介绍
李金洪
讲师评分5.0分
从事IT行业10多年,擅长通信领域、移动互联网领域、数据处理领域相关软件的编写,人工智能领域的铁杆爱好者。曾担任过架构师、产品总监、CTO、CEO、部门经理等职。完成过基于CS、PS域的信令监测及数据处理系统项目、完成过o2o\美容\社交\电商\教育\生活服务等领域的移动互联网项目(包括APP及微信)、CRM等系统、开发过软件知识产权保护软件,使用虚拟机技术实现防逆向防破解、参与过某机器人公司语音识别项目。具有MCSE证书。
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