Google技术团队带你用golang实践深度学习

高阶

学习人工智能底层神经网络算法,实现图像识别

5分 更新: 2019/11/19

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适合人群:

具备golang基础

课程目标:

学习人工智能底层神经网络算法,实现图像识别

课程简介:

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法,在语音和图像识别方面取得的效果,远远超过先前相关技术。  

深度学习在搜索技术,数据挖掘,机器学习,机器翻译,自然语言处理,多媒体学习,语音,推荐和个性化技术,以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,使得人工智能相关技术取得了很大进步。

本课程主要基于golang实践深度学习底层算法

微信截图_20191101204407.png

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https://mvp.microsoft.com/en-us/PublicProfile/4033620

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课程大纲-Google技术团队带你用golang实践深度学习

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  • 第1章 深度学习概念

    1小时40分钟6节

  • 1-1

    1深度学习数学基础 1深度学习数学基础

    [03:54] 开始学习
  • 1-2

    2机器学习原理 2机器学习原理

    [18:09] 开始学习
  • 1-3

    3深度学习原理 3深度学习原理

    [35:09] 开始学习
  • 1-4

    4深度学习加法以及神经网络最优路径原理以及梯度概念 4深度学习加法以及神经网络最优路径原理以及梯度概念

    [22:52] 开始学习
  • 1-5

    5深度学习的矩阵计算 5深度学习的矩阵计算

    [15:43] 开始学习
  • 1-6

    6GPU计算简介 6GPU计算简介

    [05:01] 开始学习
  • 第2章 深度学习-轻量级神经网络

    1小时36分钟5节

  • 2-1

    1深度学习框架简介 1深度学习框架简介

    [02:31] 开始学习
  • 2-2

    2深度学习神经网络序列化 2深度学习神经网络序列化

    [06:58] 开始学习
  • 2-3

    3深度学习神经网络矩阵计算 3深度学习神经网络矩阵计算

    [01:37] 开始学习
  • 2-4

    4.深度学习神经网络线性回归 4.深度学习神经网络线性回归

    [38:45] 开始学习
  • 2-5

    5实现轻量级神经网络训练 5实现轻量级神经网络训练

    [47:02] 开始学习
  • 第3章 深度学习-GoDeep实现Minist手写识别

    1小时19分钟8节

  • 3-1

    1gdeep深度学习框架介绍 1gdeep深度学习框架介绍

    [02:31] 开始学习
  • 3-2

    2Minst数据集简介 2Minst数据集简介

    [04:22] 开始学习
  • 3-3

    3深度学习手写识别损失函数交叉嫡 3深度学习手写识别损失函数交叉嫡

    [38:51] 开始学习
  • 3-4

    4.深度学习手写识别计算识别率 4.深度学习手写识别计算识别率

    [16:18] 开始学习
  • 3-5

    5.深度学习手写识别根据模型计算识别率 5.深度学习手写识别根据模型计算识别率

    [05:41] 开始学习
  • 3-6

    6.深度学习手写识别根据模型预测数据检查结果 6.深度学习手写识别根据模型预测数据检查结果

    [04:02] 开始学习
  • 3-7

    7深度学习手写识别模型进行图片识别 7深度学习手写识别模型进行图片识别

    [02:52] 开始学习
  • 3-8

    8深度学习CPU配置信息写入 8深度学习CPU配置信息写入

    [04:30] 开始学习
  • 第4章 深度学习-实现神经网络

    1小时37分钟9节

  • 4-1

    1.神经网络调用指南 1.神经网络调用指南

    [04:46] 开始学习
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学员评分

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