人工智能深度学习卷积神经网络入门(下)实践

学习卷积神经网络,误差逆传播,梯度下降法与delta法则,等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门

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高级9课时2020/01/17更新

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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

学过"java大数据培训学校全套教材"前面的系列课程, 或已有基础的人。

你将会学到:

学习卷积神经网络,误差逆传播,梯度下降法与delta法则,等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门

课程简介:

    通过学习卷积神经网络概述,为什么引入神经网络来做识别,判断,预测,训练模型,激活函数,sigmoid激活函数,导数和切线,sigmoid激活函数如何求导,链式法则,梯度,梯度下降法与delta法则,BP(back propagation)误差逆传播神经网络,卷积到底有什么作用?如何做到特征提取,池化的名字由来,dropout,Anaconda Prompt的用法,Jupyter notebook的用法,Spyder的用法,建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境,如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门。


课程特色:专业细致,偏案例,理论强。

课程软件使用:Anaconda,Spyder,Jupyter notebook

重要声明:

1) 如果感觉噪音大,可以选择不用耳机,加音箱或用电脑原声 

2)  务必注意本章的学习目标和内容。想学更多,注意后边的课程。


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