人工智能深度学习卷积神经网络入门(上)--理论

课程目标:学习卷积神经网络,误差逆传播,梯度下降法与delta法则,等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门

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共27课时,共5小时8分钟
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课程目标

学习卷积神经网络,误差逆传播,梯度下降法与delta法则,等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门

适用人群

学过"java大数据培训学校全套教材"前面的系列课程, 或已有基础的人。

课程简介

"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成,基本就 是1)时下流行的java培训学校主流内部教材,2)和市面上培训学校的通 行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来,等于上了培训学 校一次,完全可以找个java工程师的工作了。

      通过学习卷积神经网络概述,为什么引入神经网络来做识别,判断,预测,训练模型,激活函数,sigmoid激活函数,导数和切线,sigmoid激活函数如何求导,链式法则,梯度,梯度下降法与delta法则,BP(back propagation)误差逆传播神经网络,卷积到底有什么作用?如何做到特征提取,池化的名字由来,dropout,Anaconda Prompt的用法,Jupyter notebook的用法,Spyder的用法,建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境,如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门。

课程特色:专业细致,偏案例,理论强。

课程软件使用:Anaconda,Spyder,Jupyter notebook

重要声明:

1) 如果感觉噪音大,可以选择不用耳机,加音箱或用电脑原声 

2) 既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门,这个课程的特点就在于成本低的, 让你快速的,容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的难点在于入门入不了,从而最终放弃。俗话说师傅领进门,修行在个人。只要入了门了,后面的事都好办。选课前,务必注意本章的学习目标和内容。想学更多,注意后边的课程。


1卷积神经网络概述 [免费试看]
10:34
2为什么引入神经网络来做识别,判断,预测?
15:24
3给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子1
08:10
4给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子2
11:47
5为什么要引入激活函数1
09:50
6为什么要引入激活函数2
11:08
7什么是导数和切线?以及他们的关系
10:11
8sigmoid激活函数如何求导
10:17
9什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则1
11:54
10什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则2
15:01
11什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则3
12:08
12什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则4
08:21
13什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则5
17:24
14什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则6
07:41
15BP(back propagation误差逆传播神经网络01
12:18
16BP(back propagation误差逆传播神经网络02
04:48
17BP(back propagation误差逆传播神经网络03
02:44
18BP(back propagation误差逆传播神经网络04
12:45
19BP(back propagation误差逆传播神经网络05
15:04
20BP(back propagation误差逆传播神经网络06
11:05
讲师介绍
马克-to-win
讲师评分5.0分
马克-to-win"是"马克java社区"创始人。在java领域有七科教材,简称:1)java核心,2)java3)jsp,4)架构 5)前端 6)前沿32门课 7)数据库。近千集视频。 硕士毕业于全球排名前25的国外知名大学计算机科学系(专业课包括并发分布数据库和人工智能等)且具有五年国外软件工程师经验。国内八年从教后,逐步走上开发领导岗位到技术副总,负责的大项目工程师一度多达300人。四年技术管理经验,门生部下,广泛分布于it业内,走上领导岗位上的更是比比皆是
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