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人工智能深度学习入门视频课程 30课

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    发表于 2021-1-11 16:07:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
    先就业后付费
    10.jpg

    课程介绍:

    1.神经网络必备基础;
    2.神经网络整体架构分析;
    3.动手实现神经网络模型。
    旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型。整体风格通俗易懂,用接地气的方式带领大家入门深度学习。




    课程目录:

    1-1 深度学习要解决的问题.mp4
    1-2 深度学习应用领域.mp4
    1-3 计算机视觉任务.mp4
    1-4 视觉任务中遇到的问题.mp4
    1-5 得分函数.mp4
    1-6 损失函数的作用.mp4
    1-7 前向传播整体流程.mp4
    2-1 梯度下降通俗解释(以线性回归算法为例,神经网络也是如此).mp4
    2-2 参数更新方法.mp4
    2-3 优化参数设置.mp4
    2-4 返向传播计算方法.mp4
    2-5 神经网络整体架构.mp4
    2-6 神经网络架构细节.mp4
    2-7 神经元个数对结果的影响.mp4
    2-8 正则化与激活函数.mp4
    2-9 神经网络过拟合解决方法.mp4
    3-1 神经网络整体框架概述.mp4
    3-10 完成全部迭代更新模块.mp4
    3-11 手写字体识别数据集.mp4
    3-12 算法代码错误修正.mp4
    3-13 模型优化结果展示.mp4
    3-14 测试效果可视化展示.mp4
    3-2 参数初始化操作.mp4
    3-3 矩阵向量转换.mp4
    3-4 向量反变换.mp4
    3-5 完成前向传播模块.mp4
    3-6 损失函数定义.mp4
    3-7 准备反向传播迭代.mp4
    3-8 差异项计算.mp4
    3-9 逐层计算.mp4
    神经网络-代码实现.zip
    神经网络.pdf


    课程大小:

    10.png
    备注:(04)2020120410

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