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深度学习系列(必备原理+主流框架+项目实战)

系列课程旨在帮助大家快速掌握深度学习的核心神经网络算法,通俗讲解其中每一个知识点,逐步挑战计算机视觉与自然语言处理,结合当下最主流的深度学习框架从零开始进行项目实战。课程以实战为核心,结合算法与论文展开项目实战,提供全部数据与代码,高薪行业从此开始!

13

门课程

8891

人学习

70小时14分钟

课程总时长

唐宇迪

金牌讲师

讲师评分:4.9

永久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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专题价 ¥798
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第一阶段:  深度学习必备原理

2门课程 10小时17分钟

深度学习必备原理解读,由神经网络开始逐渐过渡到卷积与递归神经网络

  • 人工智能-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!

    课程大纲

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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!

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第二阶段:  深度学习主流框架

2门课程 13小时19分钟

深度学习框架Caffe与Tensorflow案例实战

  • 人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

    42节 9小时43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的基本计算结构开始讲起,逐步延伸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。课程风格通俗易懂,快速掌握当下最热门的深度学习框架!

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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。此课程操作系统使用的是Linux系统

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第三阶段:  深度学习项目实战

9门课程 46小时36分钟

基于框架进行项目实战,从零开始一步步完成整个项目实战内容

  • Tensorflow-图像处理视频课程

    20节 3小时5分钟
    课程目标:
    课程以Tensorflow作为核心武器,基于图像处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。

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  • Tensorflow-自然语言处理

    21节 3小时6分钟
    课程目标:
    课程以Tensorflow作为核心武器,基于自然语言处理热点话题进行案例实战。选择当下热门模型,使用真实数据集进行实战演示,通俗讲解整个算法模型并使用tensorflow进行实战,详解其中的原理与代码实现。

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  • Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读

    16节 4小时11分钟
    课程目标:
    课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法,对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读,对于框架的选择,大家可以看需求而选择,在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现,大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可,无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境,逐行进行debug操作,再配合上论文,这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。

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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。

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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。

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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。

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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。 

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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

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  • 人工智能-必备数学基础视频课程

    127节 19小时11分钟
    课程目标:
    数据科学与人工智能必备数学基础课程旨在帮助同学们快速打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,快速掌握核心知识点。课程章节内容较多,零基础同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!

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人工智能-深度学习入门视频课程(上篇) 付费用户专享
大数据——深度学习入门视频课程(下篇) 付费用户专享
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Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读 付费用户专享
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决胜AI-强化学习实战系列视频课程 付费用户专享
大数据:深度学习项目实战-关键点定位视频课程 付费用户专享
大数据:深度学习项目实战视频课程-人脸检测 付费用户专享
深度学习顶级论文算法详解视频课程 付费用户专享
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