深度学习(算法&实例)视频课程

课程目标:理解深度学习和机器学习的区别,理解什么是神经网络,以及卷积神经网络每个层所代表的意义。

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5分 共7课时,共1小时45分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

理解深度学习和机器学习的区别,理解什么是神经网络,以及卷积神经网络每个层所代表的意义。

适用人群

对人工智能感兴趣的朋友

课程简介

讲解什么是神经网络,神经网络和机器学习的区别;动手写一个简单的神经网络,讲解神经网络的正向传播和方向传播;讲解什么是卷积神经网络,卷积神经网络和神经网络的区别;讲解卷积神经网络的卷积层意义;讲解卷积神经网络池化层的意义;讲解卷积神经网络全连接层的意义。

1传统神经网络的组成 [免费试看]
23:04
2反向传播
07:29
3简单神经网络的编写(1)
14:48
4简单神经网络的编写(2)
10:37
5卷积神经网络--数据层
17:29
6卷积神经网络--卷积层
18:09
7卷积神经网络--池化层全连接层
13:38
讲师介绍
滕飞
讲师评分5.0分
东北大学计算机科学与技术专业毕业,图像处理工程师,先后供职于国内大型互联网公司,热爱开源技术,喜欢分享,擅长C语言、C++语言,有着丰富的内核调优和驱动开发经验,现供职于国内大型银行企业科技部门,主要从事深度学习图像识别方面领域的开发和研究。
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