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深度学习-入门课程(通俗易懂版)
Rating: 3.9 out of 5(22 ratings)
206 students

深度学习-入门课程(通俗易懂版)

深度学习快速入门
Created by唐宇迪 唐
Last updated 2/2019
Chinese (Simplified)

What you'll learn

  • 深度学习必备基础知识点
  • 神经网络算法原理
  • 神经网络整体架构
  • 神经网络应用领域
  • 卷积神经网络CNN原理
  • CNN网络应用与整体架构
  • 递归神经网络RNN原理
  • RNN网络模型应用与整体架构
  • 深度学习经典网络模型架构
  • 自然语言处理模型word2vec
  • 词向量模型应用实战
  • 物体检测框架-FaterRcnn实战
  • 机器翻译框架NMT实战

Course content

12 sections73 lectures15h 8m total length
  • 深度学习与人工智能概述11:27
  • 计算机视觉面临的挑战与常规套路9:40
  • 用K近邻来进行图像分类10:01
  • 超参数与交叉验证10:30
  • 线性分类9:34
  • 损失函数9:17
  • 正则化惩罚项7:19
  • softmax分类器13:38
  • 最优化形象解读6:46
  • 最优化问题细节11:48
  • 反向传播15:16

Requirements

  • 零基础亦可入门,通俗易懂

Description

深度学习入门视频课程从最基本的神经网络开始讲起,讲复杂的神经网络分成几个小模块,先对必备的知识点的细节进行详细讲解再拓展到整个神经网络,从神经网络的架构,细节进行全面分析,并使用python代码完成简易的神经网络,从效果上感受神经网络的强大。熟悉神经网络后再进军卷积神经网络与递归神经网络,详解CNN与RNN的原理与细节。实战部分通俗讲解当下最流行的物体检测与机器学习翻译框架,逐行代码解读。

Who this course is for:

  • 深度学习方向的同学们
  • 人工智能方向的同学们