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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
人工智能、计算机视觉方向的本科生，研究生；IT工程师；对深度学习感兴趣者。
你将会学到：
通过模拟Caffe，亲自动手写一个深度学习框架，搞懂底层原理，进而学习复现新型模型的能力。
课程简介：
Caffe、Tensorflow和Keras等框架灵活好用，但也屏蔽了很多技术细节！当我们学习所谓的“人工智能”时，主要是在学习API的调用，这对我们的模型调优很不利！
本课程鼓励大家亲自动手写一个深度学习框架，理解常用技术的底层实现原理，特别是对于半路出家，渴望转行到AI岗的朋友们，这样做对提高面试竞争力是很有利的。
本课程做了如下安排：
1.现场板书完成数学推导，绘图帮助理解；
2.围绕MLP，一边探索各种深度学习理论，一边用Python实现；
3.采用C++来正式编写深度学习框架；
4.矩阵运算库采用Armadillo，模型保存采用protobuf，网络配置采用json，相关库的使用课程都会详细介绍，无需担心；
5.有任一编程语言基础和高等数学基础即可选修本课程，课程中会穿插讲解重点的Python、C++语法知识。
课程风格截图：
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课程大纲-亲自动手写一个深度学习框架视频课程
第1章课程介绍(14分钟1节)
第2章神经网络理论(59分钟3节)
第3章用Python探索多层感知器(4小时23分钟10节)
第4章CNN理论(46分钟2节)
第5章亲自动手写一个深度学习框架(11小时40分钟24节)
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