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深度学习必备原理+项目实战+算法详解+主流框架专题

从深度学习必备基础知识点开始讲解一步步进入神经网络的世界再到卷积和视觉理解并引入当下爆火的强化学习算法。框架课程选择经典框架实例演示如何使用以及应用技巧。实战课程结合Caffe与Tensorflow两大最框架从最基本的数据处理,训练网络到最终代码实现整个项目,所有课程均会提供给大家完整的数据和代码。 建议学习顺序 (1)深度学习原理课程 (2)框架学习与使用 (3)经典项目实战系列

14

门课程

5474

人学习

 

课程总时长:47小时34分钟

授课讲师:唐宇迪

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讲师24h答疑

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  • 深度学习入门视频课程(上篇)

    21节 4小时16分钟
    课程目标:
    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。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,旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型!
    • 课时1:深度学习与人工智能简介
    • 课时2:计算机视觉面临挑战与常规套路
    • 课时3:用K近邻来进行图像分类
    • 课时4:超参数与交叉验证
    • 课时5:线性分类
    • 课时6:损失函数
    • 课时7:正则化惩罚项
    • 课时8:softmax分类器
    • 课时9:最优化形象解读
    • 课时10:梯度下降算法原理
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  • 大数据——深度学习入门视频课程(下篇)

    22节 6小时
    课程目标:
    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。本篇主要涉及两大模块,分别是计算机视觉-CNN网络架构,自然语言处理RNN网络架构,风格依旧通俗易懂!
    • 课时1:深度学习入门课程01 感受卷积神...
    • 课时2:深度学习入门课程02 卷积层详解
    • 课时3:深度学习入门课程03 卷积计算流程
    • 课时4:深度学习入门课程04 卷积核参数分析
    • 课时5:深度学习入门课程05 卷积参数共享原则
    • 课时6:深度学习入门课程06 池化层(Poo...
    • 课时7:深度学习入门课程07 卷积神经网...
    • 课时8:深度学习入门课程08 实现卷积层...
    • 课时9:深度学习入门课程09 实现Pooling...
    • 课时10:深度学习入门课程10 经典卷及网...
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  • 深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

    22节 4小时1分钟
    课程目标:
    Tensorflow是谷歌开源的深度学习(包括机器学习)框架,伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow的安装开始讲起,从基本计算结构到深度学习各大神经网络,全程案例代码实战,一步步带大家入门如何使用Tensorflow玩转深度学习。
    • 课时1:Tensorflow案例实战视频课程01 课程简介
    • 课时2:Tensorflow案例实战视频课程02 T...
    • 课时3:Tensorflow案例实战视频课程03 ...
    • 课时4:Tensorflow案例实战视频课程04 ...
    • 课时5:Tensorflow案例实战视频课程05 ...
    • 课时6:Tensorflow案例实战视频课程06 M...
    • 课时7:Tensorflow案例实战视频课程07 ...
    • 课时8:Tensorflow案例实战视频课程08 ...
    • 课时9:Tensorflow案例实战视频课程09 ...
    • 课时10:Tensorflow案例实战视频课程10 ...
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  • 自然语言处理-Word2Vec视频教程

    26节 4小时10分钟
    课程目标:
    自然语言处理中最重要的算法,词向量模型。课程从语言模型入手,详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合,使用Tensorflow从零开始打造word2vec词向量模型。对于海量中文数据演示如何使用Gensim库对中文维基百科数据进行词向量建模。 
    • 课时1:课程简介
    • 课时2:自然语言处理与深度学习
    • 课时3:语言模型
    • 课时4:N-gram模型
    • 课时5:词向量
    • 课时6:神经网络模型
    • 课时7:Hierarchical Softmax
    • 课时8:CBOW模型实例
    • 课时9:CBOW求解目标
    • 课时10:梯度上升求解
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  • 大数据——深度学习框架Caffe使用案例视频课程

    12节 3小时35分钟
    课程目标:
    深度学习框架caffe入门,详解网络配置中每一个层的结构和参数项,对于超参数配置文件详解每一个参数的含义以及选择策略。对于数据源实例演示了两种最常用的数据源LMDB和HDF5格式。课程涉及许多caffe框架的小技巧如绘制网络图和loss曲线,自定义python层等。希望大家通过学习可以熟练使用caffe去训练网络完成各自的任务。
    • 课时1:caffe框架视频课程01 深度学习框...
    • 课时2:caffe框架视频课程02 网络配置-...
    • 课时3:caffe框架视频课程03 网络配置-...
    • 课时4:caffe框架视频课程04 solver超参...
    • 课时5:caffe框架视频课程05 制作LMDB数...
    • 课时6:caffe框架视频课程06 多label问...
    • 课时7:caffe框架视频课程07 使用命令行...
    • 课时8:caffe框架视频课程08 使用python...
    • 课时9:caffe框架视频课程09 绘制网络结构图
    • 课时10:caffe框架视频课程10 生成网络配置文件
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  • 大数据:深度学习项目实战视频课程-人脸检测

    16节 2小时50分钟
    课程目标:
    深度学习项目实战课程从常见的人脸检测项目开始,通俗理解项目本质以及伴随的挑战。从数据的收集预处理开始,一步步带着大家完成整个人脸检测的项目,其中涉及了如何使用深度学习框架Caffe完成整个项目的架构,在完成第一版的代码之后进行了详细评估分析,并给出一篇顶级会议论文作为学习参考,详细分析了针对人脸检测项目最新的思想和算法。 
    • 课时1:人脸检测项目概述
    • 课时2:数据收集
    • 课时3:正负样本裁剪策略
    • 课时4:Caffe数据源准备
    • 课时5:LMDB脚本文件
    • 课时6:制作LMDB数据源
    • 课时7:网络模型配置文件
    • 课时8:选择合适的参数并训练网络模型
    • 课时9:检测算法框架原理
    • 课时10:实现多尺度人脸检测算法
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  • 深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型

    14节 2小时6分钟
    课程目标:
    课程首先讲解Seq2Seq原理以及应用,从机器翻译入手讲解Seq2Seq模型发展以及现阶段的应用。基于Tensorflow演示如何应用seq2seq网络进行实际任务的建模与分析。
    • 课时1:课程简介
    • 课时2:机器翻译技术发展
    • 课时3:Seq2Seq网络基本架构
    • 课时4:Seq2Seq网络应用
    • 课时5:Attention机制
    • 课时6:环境配置
    • 课时7:数据预处理
    • 课时8:编码层与词向量
    • 课时9:完成解码模块
    • 课时10:模型迭代
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  • 大数据:深度学习项目实战-关键点定位视频课程

    12节 2小时54分钟
    课程目标:
    深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景,选择多阶段检测的网络架构,对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源,实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式,从全局检测到单点校准,基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段,详解代码中每一行的意义,带领大家一步步完成整个网络模型。
    • 课时1:深度学习项目实战01 人脸关键点...
    • 课时2:深度学习项目实战02 多标签数据...
    • 课时3:深度学习项目实战03 对原始数据...
    • 课时4:深度学习项目实战04 完成第一阶...
    • 课时5:深度学习项目实战05 第一阶段网络训练
    • 课时6:深度学习项目实战06 第二三阶段...
    • 课时7:深度学习项目实战07 第二三阶段...
    • 课时8:深度学习项目实战08 网络模型参...
    • 课时9:深度学习项目实战09 完成全部测试结果
    • 课时10:深度学习项目实战10 人脸关键点...
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  • 决胜AI-强化学习实战系列视频课程

    21节 3小时20分钟
    课程目标:
    强化学习是当下爆火的机器学习经典模型,由于深度学习发展的迅速,使得强化学习和深度学习可以紧密的联系在一起。从AlphaGo到无人驾驶汽车,强化学习的应用越来越广泛也使得更多的学者关注这个领域。系列课程从实例出发,形象解读强化学习究竟做了一件什么事以及如何完成这一系列任务。由强化学习的基本概念过度到马尔科夫决策过程,通过实例演示如何通过值迭代求解来得出来最好的决策。举例讲解Q-Learning算法的原理以及如何讲强化学习和深度学习进行结合。最后通过让AI自动玩游戏的项目实战实例演示如何实现用强化学习和卷积神经网络打造DQN网络模型。
    • 课时1:强化学习简介
    • 课时2:强化学习基本概念
    • 课时3:马尔科夫决策过程
    • 课时4:Bellman方程
    • 课时5:值迭代求解
    • 课时6:代码实战求解过程
    • 课时7:QLearning基本原理
    • 课时8:QLearning迭代计算实例
    • 课时9:QLearning迭代效果
    • 课时10:求解流程详解
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  • Tensorflow项目实战视频课程-文本分类

    15节 2小时27分钟
    课程目标:
    使用Tensorflow从零开始完成垃圾邮件分类任务,首先讲解如何使用卷积神经网络来处理文本数据,讲解整理网络架构以及构建细节。基于Tensorflow实例演示如何进行数据读取,处理并搭建完整的网络模型,最后构建训练模块完成对文本数据的分类任务。
    • 课时1:课程任务与环境简介
    • 课时2:Tensorflow安装
    • 课时3:数据与任务简介
    • 课时4:如何使用卷积神经网络进行文本分类
    • 课时5:配置项目所涉及参数
    • 课时6:数据读取
    • 课时7:数据切分
    • 课时8:构造session计算域
    • 课时9:卷积网络模块定义
    • 课时10:多卷积核特征提取
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  • 深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程

    18节 3小时8分钟
    课程目标:
    课程首先讲解RNN与LSTM网络结构特点以及实例演示如何使用Tensorflow构造网络模型,基于唐诗数据集建立LSTM模型进行序列预测。代码示例演示如何使用Tensorflow从零开始训练唐诗生成网络模型。
    • 课时1:课程简介
    • 课时2:递归神经网络(RNN)
    • 课时3:RNN网络细节
    • 课时4:LSTM网络架构
    • 课时5:处理Mnist数据集
    • 课时6:RNN网络模型
    • 课时7:训练RNN网络
    • 课时8:任务概述与环境配置
    • 课时9:参数配置
    • 课时10:数据预处理模块
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  • 深度学习项目实战视频课程-StyleTransfer(基于Tensorflow)

    18节 2小时34分钟
    课程目标:
    Style-Transfer是深度学习的酷炫应用,课程从基本原理开始讲解,逐步分析如何构造网络模型以及面临的挑战和解决思路,详解如何使用卷积神经网络构造风格转移模型并基于最流行的Tensorflow框架从零开始分模块构造网络模型。
    • 课时1:课程简介
    • 课时2:Tensorflow安装
    • 课时3:style-transfer基本原理
    • 课时4:风格生成网络结构原理
    • 课时5:风格生成网络细节
    • 课时6:风格转换效果展示
    • 课时7:风格转换参数配置
    • 课时8:数据读取操作
    • 课时9:VGG体征提取网络结构
    • 课时10:内容与风格特征提取
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  • 深度学习项目实战视频课程-对抗生成网络

    16节 2小时20分钟
    课程目标:
    对抗生成网络在16年爆火,成了深度学习圈子里的家常话。课程首先讲解对抗生成网络基本原理,通过案例演示原理和流程。最后项目实战对抗生成网络的升级版DCGAN,大家都可以基于DCGAN生成出来任何你喜欢的数据。课程代码基于Tensorflow框架,案例与项目课时会通过debug的形式详解代码中每行的用法。
    • 课时1:课程简介
    • 课时2:对抗生成网络形象解释
    • 课时3:对抗生成网络工作原理
    • 课时4:Tensorflow安装(建议Python3.5版...
    • 课时5:案例实战对抗生成网络:环境配置
    • 课时6:案例实战对抗生成网络:构造判别...
    • 课时7:案例实战对抗生成网络:构造生成...
    • 课时8:案例实战对抗生成网络:构造损失函数
    • 课时9:案例实战对抗生成网络:训练对抗...
    • 课时10:DCGAN基本原理
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  • 深度学习顶级论文算法详解视频课程

    16节 3小时45分钟
    课程目标:
    详解最新的顶级会议论文的核心算法和思想,所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图,对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想,即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域顶级的算法思想
    • 课时1:深度学习顶级算法详解01 课程简介
    • 课时2:深度学习顶级算法详解02 检测通...
    • 课时3:深度学习顶级算法详解03 Faster-...
    • 课时4:深度学习顶级算法详解04 Faster-...
    • 课时5:深度学习顶级算法详解05 Faster-...
    • 课时6:深度学习顶级算法详解06 关键点...
    • 课时7:深度学习顶级算法详解07 关键点...
    • 课时8:深度学习顶级算法详解08 关键点...
    • 课时9:深度学习顶级算法详解09 深度残...
    • 课时10:深度学习顶级算法详解10 深度残...
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