深度学习入门视频课程

深度学习入门视频课程

唐宇迪

计算机博士,云课堂人工智能认证行家,著有《跟迪哥学机器学习》,课程风格通俗易懂,用最接地气的方式带领同学们走进Ai殿堂。

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:深度学习要解决的问题

  • 课时2:深度学习应用领域

  • 课时3:计算机视觉任务

  • 课时4:视觉任务中遇到的问题

  • 课时5:得分函数

  • 课时6:损失函数的作用

  • 课时7:前向传播整体流程

  • 课时8:PPT下载(在参考资料)

  • 课时9:梯度下降通俗解释

  • 课时10:参数更新方法(以回归方程为例,神经网络也是类似)

  • 课时11:优化参数设置

  • 课时12:返向传播计算方法

  • 课时13:神经网络整体架构

  • 课时14:神经网络架构细节

  • 课时15:神经元个数对结果的影响

  • 课时16:正则化与激活函数

  • 课时17:神经网络过拟合解决方法

  • 课时18:神经网络整体框架概述

  • 课时19:参数初始化操作

  • 课时20:矩阵向量转换

  • 课时21:向量反变换

  • 课时22:完成前向传播模块

  • 课时23:损失函数定义

  • 课时24:准备反向传播迭代

  • 课时25:差异项计算

  • 课时26:逐层计算

  • 课时27:完成全部迭代更新模块

  • 课时28:手写字体识别数据集

  • 课时29:算法代码错误修正

  • 课时30:模型优化结果展示

  • 课时31:测试效果可视化展示

  • 课时32:本章数据代码下载

  • 课时33:卷积神经网络应用领域

  • 课时34:卷积的作用

  • 课时35:卷积特征值计算方法

  • 课时36:得到特征图表示

  • 课时37:步长与卷积核大小对结果的影响

  • 课时38:边缘填充方法

  • 课时39:特征图尺寸计算与参数共享

  • 课时40:池化层的作用

  • 课时41:整体网络架构

  • 课时42:经典网络-VGG架构

  • 课时43:残差网络Resnet

  • 课时44:感受野的作用

  • 课时45:卷积神经网络的反向传播原理

  • 课时46:案例实战:实现卷积层前向传播与反向传播

  • 课时47:案例实战:实现池化层前向传播与反向传播

  • 课时48:本章数据代码下载

  • 课时49:递归神经网络原理

  • 课时50:RNN网络细节

  • 课时51:案例实战:实现RNN算法

  • 课时52:LSTM网络结构

  • 课时53:NLP应用领域与任务简介

  • 课时54:项目流程解读

  • 课时55:加载词向量特征

  • 课时56:正负样本数据读取

  • 课时57:构建LSTM网络模型

  • 课时58:训练与测试效果

  • 课时59:本章数据代码下载

  • 课时60:物体检测框架Faster-Rcnn原理简介

  • 课时61:Faster-Rcnn之RPN层详解

  • 课时62:Faster-Rcnn整体框架流程

  • 课时63:Faster-Rcnn框架实验结果评估

  • 课时64:级联网络结构原理分析

  • 课时65:级联网络实现细节

  • 课时66:关键点定位论文算法整体框架分析

  • 课时67:关键点定位论文细节实现解读

  • 课时68:关键点定位论网络结构详解

  • 课时69:深度残差网络架构分析

  • 课时70:深度残差网络实现细节

  • 课时71:Prisma图像风格变换原理

  • 课时72:Style-Transfer实现细节

课程概述

课程风格通俗易懂,旨在帮助同学们快速入门深度学习领域。全程跟随答疑,欢迎同学们随时找我讨论,共同进步!系列课程优惠链接:http://study.163.com/series/1001285002.htm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。从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高,苦于国内没有合适的课程予以帮助。本课程旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点,真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域,深度学习全民皆兵。

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