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先进技术的领域,深度学习全民皆兵。
本篇主要从神经网络必备基础知识点开始讲起,由浅及深,一步步过度到整个神经网络架构!系列课程风格依旧通俗易懂,旨在用形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型!
第1章深度学习必备基础知识点
1-1深度学习与人工智能简介
1-2计算机视觉面临挑战与常规套路
1-3用K近邻来进行图像分类
1-4超参数与交叉验证
1-5线性分类
1-6损失函数
1-7正则化惩罚项
1-8softmax分类器
1-9优化形象解读
1-10梯度下降算法原理
1-11反向传播
第2章神经网络模型
2-1神经网络整体架构
2-2神经网络模型实例演示
2-3过拟合问题解决方案
第3章神经网络案例实战
3-1Python环境搭建(推荐Anaconda方法)
3-2Eclipse搭建python环境(选自己喜欢的IDE就好)
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)
3-4感受神经网络的强大
3-5神经网络案例-cifar分类任务
3-6神经网络案例-分模块构造神经网络
3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务 |