深度学习原理与实战 初阶

能够根据实际项目需求,自己设计出高精度的神经网络模型

5分 新课热卖榜    第1 更新: 2020/10/18

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265 学习人数 3小时26分钟 28课时
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锐智创新

讲师评分:5.0 1门 课程 265 次学习

曾供职于智微智能,滴普科技等高科技公司,担任高级专家一职,AI算法工程师,项目经理。

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 学员评价
  • 学习路径

学完本课程,您将掌握:

  • 学习完本课程后能够根据实际项目需求,自己设计出高精度的神经网络模型

适合人群:

1 图像处理技术人员 2 深度学习技术人员 3 机器学习、深度学习技术爱好者 4 相关院校的学生和老师 5 相关培训机构的学生和老师 6 近期准备深度学习相关岗位面试的待业人员。

课程目标:

能够根据实际项目需求,自己设计出高精度的神经网络模型

课程简介:

       深度学习是近几年人工智能领域的主要研究方向,在很多领域都取得了很大发展,已经基本取代了先前相关技术,在图像识别、语音识别中取得了非常大的突破。这一领域的发展也非常迅猛,新的算法和网络模型与日俱进,入门者想在短时间内达到基本能力水平并尝试研发需要有业内人士的领路,这也是本课程制作的初衷。

       本课程分上下两部,上部总共27课时,先从Python入门必学开始讲解,过渡到Numpy基础知识,再介绍感知机原理与逻辑电路感知机代码的实现,接着由感知机引申出神经网络的原理和神经网络Numpy多维数组的实现,着重介绍了Sigmoid、Relu、softmax等函数的功能和用途,最后通过实战详细讲解了手写数字识别的实现案例。


注:本课程为实操课程,不提供PPT,但提供源码等课程资料。

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课程大纲

资料下载
  • 第1章 课程简介

    7分钟1节

  • 1-1

    深度学习原理与实战课程简介

    [07:15] 开始学习
  • 第2章 Python入门必学

    1小时24分钟12节

  • 2-1

    Python简介

    [05:15] 开始学习
  • 2-2

    开发环境的安装

    「仅限付费用户」点击下载“2.开发环境的安装.pdf”

    [04:20] 开始学习
  • 2-3

    Python基础知识

    [03:19] 开始学习
  • 2-4

    序列

    [10:31] 开始学习
  • 2-5

    列表

    [01:52] 开始学习
  • 2-6

    字典和布尔型

    [04:08] 开始学习
  • 2-7

    流程控制语句

    [08:02] 开始学习
  • 2-8

    函数

    [06:54] 开始学习
  • 2-9

    if __name__ == '__main__'作

    [07:35] 开始学习
  • 2-10

    Python的类与对象

    [13:02] 开始学习
  • 2-11

    NumPy基础知识

    [14:36] 开始学习
  • 2-12

    Matplotlib的使用&小结

    [05:24] 开始学习
  • 第3章 感知机

    34分钟4节

  • 3-1

    感知机的工作原理

    [05:52] 开始学习
  • 3-2

    逻辑电路感知机的实现(一)

    [07:48] 开始学习
  • 3-3

    逻辑电路感知机的实现(二)

    [08:27] 开始学习
  • 3-4

    多层感知机

    [12:07] 开始学习
  • 第4章 神经网络原理与实战

    1小时20分钟11节

  • 4-1

    神经网络简介

    [03:23] 开始学习
  • 4-2

    激活函数

    [05:35] 开始学习
  • 4-3

    阶跃函数

    [10:41] 开始学习
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