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2017年8月新出最新深度学习入门视频课程上篇+下篇

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发表于2018-11-25 16:56:26 | 只看楼主 | 阅读模式
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课程目标6 

用通俗易懂的讲解,一步步的带大家入门深度学习这个当今世界最火爆的深度学习领域。

适用人群

渴望高端技术,对人工智能感兴趣的同学们,全民皆可入门。

课程简介

从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高,苦于国内没有合适的课程予以帮助。

深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频,旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点,真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域,深度学习全民皆兵。

上篇章节

第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节.

1-1深度学习与人工智能简介 11:27

1-2计算机视觉面临挑战与常规套路  09:40

1-3用K近邻来进行图像分类  10:01

1-4超参数与交叉验证  10:31

1-5线性分类  09:34

1-6损失函数  09:18

1-7正则化惩罚项  07:19

1-8softmax分类器  13:38

1-9最优化形象解读  06:47

1-10梯度下降算法原理  11:48

1-11反向传播  

第2章神经网络模型36分钟3节

2-1神经网络整体架构  10:11

2-2神经网络模型实例演示  10:38

2-3过拟合问题解决方案  15:53

第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节

3-1Python环境搭建(推荐Anaconda方法)[免费观看]  13:10

3-2Eclipse搭建python环境(选自己喜欢的IDE就好)  05:23

3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络(代码)  31:51

3-4感受神经网络的强大  11:30

3-5神经网络案例-cifar分类任务  16:01

3-6神经网络案例-分模块构造神经网络  13:33

3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务  13:26


下篇章节! `

1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:5

2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:53

3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30

4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:13

5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09

6深度学习入门课程06 池化层(Pooling)原理 08:24

7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:44

8深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播 10:19

9深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播 12:00

10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:35

11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39

12RNN网络细节 11:54, 

13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46

14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36

15深度学习入门课程14 分类与回归(Location)任务应用详解 33:30

16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16

17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52

18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:20

19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09

20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43

21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:39

22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例 12:35


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