深度学习快速入门视频课程(基础篇)

课程目标:帮助零基础想学机器学习和深度学习的同学们快速入门。 本课程是基于机器学习和深度学习基础知识,针对零基础的学员量身打造的一门入门级课程。​课程内部通过具体案例,详细讲解深度学习领域关键知识点,并解释其背后数学原理,让学员不仅知道怎么做,更能知道为什么这么做。

24小时内答疑 课时永久观看 15分钟内无条件退款
1. 仅限付费视频课程适用
2. 购买后15分钟内可以找到客服进行沟通退款
3. 退款将返还至51CTO学院账户,不支持提现
4. 下载资料后不再享有退款特权
5. 客服(Tel:400-101-1651)
6. 最终解释权归51CTO所有
共13课时,共4小时22分钟
现价¥59.00
购买
  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

帮助零基础想学机器学习和深度学习的同学们快速入门。 本课程是基于机器学习和深度学习基础知识,针对零基础的学员量身打造的一门入门级课程。​课程内部通过具体案例,详细讲解深度学习领域关键知识点,并解释其背后数学原理,让学员不仅知道怎么做,更能知道为什么这么做。

适用人群

对人工智能,机器学习,深度学习感兴趣的初级学员

课程简介

本篇主要从深度学习和机器学习必备基础知识点开始讲起,由浅及深,一步步过度到整个深度学习架构!课程结合数学原理,风格通俗易懂,把简单作为原则,对于难于理解的算法及数学公式,尽量形象化,实例说明。



课程目录:

第一章.深度学习与人工智能简介

第二章.计算机视觉面临挑战与常规套路

第三章.用K近邻来进行图像分类

第四章.超参数与交叉验证

第五章.线性分类

第六章.损失函数

第七章.正则化惩罚项

第八章.最优化形象解读

第九章.逻辑回归

第十章.神经网络

第十一章.反向传播

第十二章.深度学习实例编程演示


第一章深度学习与人工智能简介
1节12分钟
1-1深度学习与人工智能简介 [免费试看]
12:10
第二章计算机视觉面临挑战与常规套路
1节17分钟
2-1计算机视觉面临挑战与常规套路
17:06
第三章用K近邻来进行图像分类
1节13分钟
3-1用K近邻来进行图像分类
13:41
第四章超参数与交叉验证
1节12分钟
4-1超参数与交叉验证
12:17
第五章线性分类
1节15分钟
5-1线性分类
15:13
第六章损失函数
1节10分钟
6-1损失函数
10:45
第七章正则化惩罚项
1节7分钟
7-1正则化惩罚项
07:44
第八章最优化形象解读
1节6分钟
8-1最优化形象解读
06:07
第九章逻辑回归
1节43分钟
9-1逻辑回归
43:05
第十章神经网络
2节1小时2分钟
10-1神经网络
40:40
10-2神经网络
21:59
第十一章反向传播
1节27分钟
11-1反向传播
27:20
第十二章深度学习实例编程演示
1节34分钟
12-1深度学习实例编程演示
34:47
讲师介绍
IT趣学社
讲师评分4.1分
IT趣学社,汇聚了互联网人工智能、深度学习、运维、安全、大数据、前端、架构等各门各派的顶级专家和讲师,均有大企业核心位置十几年工作经验。 我们定期分享真实案例实操经验,和深度学习,每天给你分享最前沿的技术,最有价值的学习资料储备。 线下每月在全国各大一线城市举办技术分享沙龙;线上与51CTO学院深度合作,根据行业动向打造最热门,实操的技术课程,致力于最贴心的服务千万IT人。
X
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载