深度学习视频课程(2):Tensorflow2.x与神经网络

课程目标:让学员了解神经网络的基本原理,以及实现神经网络

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5分 共51课时,共7小时12分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

让学员了解神经网络的基本原理,以及实现神经网络

适用人群

人工智能程序员,python程序员,对人工智能深度学习感兴趣的同学

课程简介

购买本课程后,可以加51CTO学院李宁老师官方交流群:550369460     注意,该群只允许购买李宁老师课程的学员进行技术交流,加群时需要提供在51CTO购买李宁老师课程的订单编号(任何一个课程的订单编号即可)。


本课程使用了TensorFlow 2.x录制。


本课程采用Python 3.x录制,适合于Python3.5及以上的所有Python版本。视频以及源代码适合于WindowsmacOSLinux系统。




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第一章感知机
11节1小时19分钟
1-1感知机-神经网络的起源 [免费试看]
03:19
1-2用感知机表示与门电路 [免费试看]
09:30
1-3用感知机表示或门电路 [免费试看]
05:43
1-4用感知机表示与非门电路
05:13
1-5用Python实现感知机
07:27
1-6用Tensorflow2.x实现感知机
07:44
1-7用偏置代替阈值
04:28
1-8用Python和Tensorflow实现带偏置的感知机
06:16
1-9感知机可以表示所有的门电路吗
07:37
1-10用多层感知机处理异或门电路
08:37
1-11使用sklearn中的感知器对莺尾花进行分类
13:46
第二章神经网络基础
12节1小时35分钟
2-1什么是神经网络
06:28
2-2神经网络的sigmoid函数
02:08
2-3阶跃函数与sigmoid函数的几何意义
07:17
2-4激活函数ReLU以及其几何意义
03:33
2-5激活函数Tanh以及其几何意义
01:58
2-6矩阵的乘法
07:15
2-7三层神经网络的实现原理
19:01
2-8三层神经网络的完整实现
07:33
2-9选择神经网络输出层的激活函数
06:00
讲师介绍
李宁
讲师评分4.5分
东北大学计算机专业硕士研究生,欧瑞科技创始人&CEO,曾任国内著名软件公司项目经理,畅销书作者,企业IT内训讲师,拥有超过15年的企业内训经验和开发经验。目前主要从事区块链、比特币、人工智能、大数据、Python、JavaScript、Java、C++等技术的研究和开发,现在正在带领团队开发支持区块链的跨平台开发系统。曾出版超过30多本IT畅销书,主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Kotlin程序开发入门精要》、《Swift 权威指南》、《Android开发权威指南》、《Android深度探索》等。授课风趣幽默,讲解条理清晰、通俗易懂,对知识有自己独到见解。能举一反三,发散学生的思维,指引学生发掘适合自己的学习方法。
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