Google技术团队带你用golang实践深度学习

课程目标:掌握人工智能底层神经网络算法,实现图像识别

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5分 共96课时,共21小时50分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握人工智能底层神经网络算法,实现图像识别

适用人群

具备golang基础

课程简介

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。  

深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

本课程主要基于golang实践深度学习底层算法

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https://mvp.microsoft.com/en-us/PublicProfile/4033620

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第一章深度学习概念
6节1小时40分钟
1-11深度学习数学基础 [免费试看]
03:54
1-22机器学习原理
18:09
1-33深度学习原理
35:09
1-44深度学习加法以及神经网络最优路径原理以及梯度概念
22:52
1-55深度学习的矩阵计算
15:43
1-66GPU计算简介
05:01
第二章深度学习-轻量级神经网络
5节1小时36分钟
2-11深度学习框架简介
02:31
2-22深度学习神经网络序列化
06:58
2-33深度学习神经网络矩阵计算
01:37
2-44.深度学习神经网络线性回归
38:45
2-55实现轻量级神经网络训练
47:02
第三章深度学习-GoDeep实现Minist手写识别
8节1小时19分钟
3-11gdeep深度学习框架介绍
02:31
3-22Minst数据集简介
04:22
3-33深度学习手写识别损失函数交叉嫡
38:51
3-44.深度学习手写识别计算识别率
16:18
3-55.深度学习手写识别根据模型计算识别率
05:41
3-66.深度学习手写识别根据模型预测数据检查结果
04:02
3-77深度学习手写识别模型进行图片识别
02:52
3-88深度学习CPU配置信息写入
04:30
第四章深度学习-实现神经网络
9节1小时37分钟
4-11.神经网络调用指南
04:46
讲师介绍
尹成
讲师评分4.8分
擅长C/C++、python、go语言、sicikit-learn与tensorflow,2012年微软MVP,拥有15年编程经验与5年的教学经验。具备多年的软件编程经验与讲师授课经历,并在人机交互、教育、信息安全、广告,区块链系统开发诸多产品,具备深厚的项目管理经验以及研发经验与开发电子货币部署到微软Windows Azure的实战经验。教学讲解深入浅出,使学员能够做到学以致用。
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