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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

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门课程

7431

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!
  • 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!
  • 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。
  • 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。 
  • 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。
  • 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。 
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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
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