神经网络基础入门视频课程(C/C++/Python3语言实现)

初阶

学习本课程能快速的了解神经网络的工作原理,提高对神经网络的认识,为深度学习打下基础。

5分 更新: 2021/06/01

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778 学习人数 7小时24分钟 65课时
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适合人群:

有一定编程语言基础的同学或对神经网络感兴趣的同学

课程目标:

学习本课程能快速的了解神经网络的工作原理,提高对神经网络的认识,为深度学习打下基础。

课程简介:

1、本课程主要是讲解神经网络基础,讲解神经网络的工作原理,让同学们对神经网络有个初步的认识。

2、本课程的神经网络是主要通过C/C++语言实现,方便同学们对神经网络工作原理有更清晰的认识;

3、本课程为神经网络基础入门课程,配有神经网络和卷积神经网络理论讲解,并有MNIST手写字识别实战,用来提高同学们对神经网络的认识;

4、本神经网络基础课程为后面的深度学习进阶课程打下理论基础;

5、本课程的代码编程实现是C/C++,同学们也可以在学习的过程中使用其他语言实现,例如Python,Matlab,Lua等;

6、本课程有Python3版的神经网络实现与测试,方便同学们快速应用与学习。

7、本课程所涉及到的其他基础课程视频,我会在后面慢慢补充。

8、更新:增加了DarkNet的使用入门;

9、更新:增加opencv和dlib库的使用入门;

10、更新:增加DarkNet提高,自定义数据集,训练自己的模型。

11、更新:新增Pytorch学习入门,pytorch模型的训练,pytorch模型转libtorch模型,C++使用libtorch模型。

展开更多

课程大纲-神经网络基础入门视频课程(C/C++/Python3语言实现)

资料下载
  • 第1章 神经网络简介

    40分钟2节

  • 1-1

    1.1 神经网络课程介绍 1.1 神经网络课程介绍

    「仅限付费用户」点击下载“神经网络课程简介.pdf”

    [04:50] 开始学习
  • 1-2

    1.2 c_cpp编程IDE操作入门 1.2 c_cpp编程IDE操作入门

    「仅限付费用户」点击下载“C_Cpp编程IDE操作入门.pdf”

    [35:27] 开始学习
  • 第2章 神经网络基础理论

    1小时34分钟7节

  • 2-1

    2.1 人工神经网络理论基础 2.1 人工神经网络理论基础

    「仅限付费用户」点击下载“神经网络理论基础.pdf”

    [15:47] 开始学习
  • 2-2

    2.2 多层神经元前向计算 2.2 多层神经元前向计算

    [16:46] 开始学习
  • 2-3

    2.3 基于反向传播的神经网络BPNN 2.3 基于反向传播的神经网络BPNN

    「仅限付费用户」点击下载“深度学习之神经网络随堂代码.zip”

    [20:51] 开始学习
  • 2-4

    2.4 BPNN的Cpp代码实现 2.4 BPNN的Cpp代码实现

    「仅限付费用户」点击下载“BPNN_CPP--代码.zip”

    [07:10] 开始学习
  • 2-5

    2.5 数据预处理的归一化操作 2.5 数据预处理的归一化操作

    「仅限付费用户」点击下载“神经网络归一化操作.pdf”

    [10:49] 开始学习
  • 2-6

    2.6 归一化操作代码实现 2.6 归一化操作代码实现

    「仅限付费用户」点击下载“BPNN_CPP归一化--代码.zip”

    [12:30] 开始学习
  • 2-7

    2.7 BPNN的Python语言实现 2.7 BPNN的Python语言实现

    「仅限付费用户」点击下载“bpnnTest.zip”

    [11:01] 开始学习
  • 第3章 卷积神经网络基础理论

    49分钟6节

  • 3-1

    3.1 神经网络的快速发展所带来的问题 3.1 神经网络的快速发展所带来的问题

    [04:42] 开始学习
  • 3-2

    3.2 卷积神经网络基本概念 3.2 卷积神经网络基本概念

    [07:50] 开始学习
  • 3-3

    3.3 自编码器 3.3 自编码器

    [06:30] 开始学习
  • 3-4

    3.4 卷积运算理论与代码实现 3.4 卷积运算理论与代码实现

    「仅限付费用户」点击下载“卷积神经网络理论基础.pdf”

    [16:15] 开始学习
  • 3-5

    3.5 卷积神经网络的代码实现 3.5 卷积神经网络的代码实现

    「仅限付费用户」点击下载“深度学习之卷积神经网络--代码.zip”

    [07:24] 开始学习
  • 3-6

    3.6 自编码器的代码实现 3.6 自编码器的代码实现

    [06:40] 开始学习
  • 第4章 卷积神经网络实操--MNIST手写字识别(主讲C++)

    55分钟5节

  • 4-1

    4.1 MNIST手写体数据集简介 4.1 MNIST手写体数据集简介

    「仅限付费用户」点击下载“MNIST数据集下载.txt”

    [12:47] 开始学习
  • 4-2

    4.2 MNIST数据集的数据读取 4.2 MNIST数据集的数据读取

    [05:31] 开始学习
  • 4-3

    4.3 MNIST数据的卷积操作 4.3 MNIST数据的卷积操作

    [15:55] 开始学习
  • 4-4

    4.4 MNIST数据的卷积反向操作与测试 4.4 MNIST数据的卷积反向操作与测试

    「仅限付费用户」点击下载“第四章MNIST--随堂资料和代码.zip”

    [15:35] 开始学习
  • 4-5

    4.5 使用Python和Tensorflow处理M 4.5 使用Python和Tensorflow处理MNIST数据集

    [06:01] 开始学习
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5

学员评分

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超过  “深度学习”   99%的课程

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