第25堂课(实验课)--Tensorflow实验
适合人群
深度学习/人工神经网络的初学者。
你将会学到
学习深度学习/人工神经网络的基本原理及编程知识。
课程简介
本课程是YESLAB专门为深度学习/人工神经网络的初学者设计制作的一套视频课程。本课程以华为HCNA-AI(注:现已改名为HCIA-AI)认证课程大纲为基础,同时在具体内容上进行了精心的调整和优化,以期广大学员能够在最短的时间内轻松而高效地学习深度学习/人工神经网络的基本原理及编程知识。
本课程分为原理和实验两大部分,原理部分涵盖了深度学习/人工神经网络原理性的关键基础知识点,实验部分涵盖了Python/TensorFlow基础及深度学习/人工神经网络编程基础。
本课程总共包含31堂课,第01--13堂课为原理课,第14--30堂课为实验课,第31堂课专门介绍了华为HCNA-AI认证考试的重点。
特别说明:对于希望参加华为HCNA-AI认证考试的学员,请特别关注第31堂课,它将有助于你通过HCNA-AI认证考试。
展开更多
{{tips.text}}
{{ noteHeaderTitle }}
笔记{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
{{ hasMyNote ? '我的笔记' : '记笔记' }}
优质笔记
更新于:{{ $dayjs.formate('YYYY-MM-DD HH:mm:ss', item.last_uptime*1000) }}
公开笔记对他人可见,有机会被管理员评为“优质笔记”
{{ noteEditor.content.length }}/2000
公开笔记
保存提问
讲师收到你的提问会尽快为你解答。若选择公开提问,可以获得更多学员的帮助。
记录时间点
记录提问时视频播放的时间点,便于后续查看
公开提问
提交课程大纲
自动连播
- 1试看 第01堂课(原理课)--AI及深度学习和人工神经网络简介53:55
- 2试看 第02堂课(原理课)--生物神经元的基本工作原理56:39
- 3第03堂课(原理课)--MCP模型28:27
- 4第04堂课(原理课)--矩阵分析基础38:07
- 5第05堂课(原理课)--矢量分析基础01:03:09
- 6第06堂课(原理课)--方向导数与梯度01:25:21
- 7第07堂课(原理课)--模式识别基础01:05:51
- 8第08堂课(原理课)--线性可分性与感知器01:22:14
- 9第09堂课(原理课)--凸集与单层感知器48:15
- 10第10堂课(原理课)--多层感知器原理01:15:11

人工智能神经网络视频课程浅讲:神经元到深度学习
3976人学习
江永红
4.9
会员免费

深度学习原理及编程
212人学习
江永红
暂无评分
¥299.00

人工智能深度学习入门视频课程
280133人学习
唐宇迪
4.9
¥49.00

人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程
276548人学习
唐宇迪
4.9
¥198.00

师傅带徒弟学Python:项目实战1:网络爬虫与抓取股票数据
272128人学习
关东升
4.9
¥69.00

Python入门与数据科学库
258929人学习
唐宇迪
4.9
¥398.00

5天学习深度学习入门系列(免费)
197451人学习
覃秉丰
4.9
免费

人工智能-数学基础视频课程
196525人学习
唐宇迪
5.0
¥298.00