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从Python代码实现学懂深度学习

从Python语言入门起步，然后学习Numpy计算库和Matplotlib数据绘图库，进而学习深度学习原理、算法公式及Python代码实现。本学习路径助你摆脱框架、学精学透深度学习底层实现原理与方法。 采用Jupyter Notebook讲解，图文并茂，讲述与代码对应，可作为交互式电子书。

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门课程

14871

人学习

课程总时长

白老师

讲师评分：5.0

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系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段：  Python语言入门

1门课程32940

讲解Python语言的基础知识，兼顾Python编程的术(语言的知识点)与道(编程思维和方法)。

  • Python编程的术与道：Python语言入门

    50节9小时9分钟
    课程目标：
    本课程讲解Python语言的入门基础知识，兼顾Python编程的术(语言的知识点)与道(编程思维和方法)。采用Jupyter Notebook讲解，图文并茂，讲述与代码对应。其文件分享给学员，可作为交互式电子书。本课程案

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    第二阶段：  Numpy及Matplotlib

    2门课程39480

    学习Python语言的计算库Numpy及数据绘图库Matplotlib。

    • 学习Numpy计算库

      41节6小时58分钟
      课程目标：
      NumPy是Python语言的一个扩展程序库。支持多维数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Numpy是人工智能、数据分析从业者必备的知识和技能，也是学习后续Python扩展库（Matplotlib,

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      • 学习Matplotlib数据绘图库

        40节4小时
        课程目标：
        Matplotlib是Python语言的一个扩展程序库，用于数据绘图。它可与 NumPy, SciPy一起使用，提供了一种有效的 Matlab 开源替代方案。 课程特点： （1）课程采用Jupyter Notebook讲

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        第三阶段：  深度学习原理及Python代码实现

        1门课程41040

        学习深度学习原理、算法公式及Python代码实现。

        • 深度学习原理详解及Python代码实现

          64节11小时24分钟
          课程目标：
          深度学习框架如Tensorflow和Pytorch等为用户提供了可供调用的API，但也隐藏了深度学习底层的实现细节。为方便大家更加深入地理解深度学习原理并了解其底层实现，特此推出了课程《深度学习原理详解及Python代码

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