扫码支付

购买商品:
商品价格:

价格读取中

支付方式:
微信

请扫码进行支付

支付宝

请扫码进行支付

二维码已过期,请点击刷新

  • 课程> 人工智能> 深度学习
  • 5天搞定深度学习入门系列(免费)

    本课程支持以下优惠:

  • 由百度云提供技术支持
    课程目录
    第一章:深度学习入门
    • 1. 神经网络概述 (免费)
    • 11:05
    • 2. 神经网络发展史
    • 11:33
    • 3. 从0到1-单层感知器
    • 18:49
    • 4. 从0到1-单层感知器(代码实践)
    • 22:38
    • 5. 网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法
    • 20:15
    • 6. 网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(代码)
    • 21:37
    • 7. 进军多层-BP神经网络介绍
    • 29:21
    • 8. 进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1)
    • 20:32
    • 9. 进军多层-BP神经网络介绍(代码实践2)
    • 38:22
    • 10. 深入理解BP神经网络(论文讲解)
    • 27:12
    • 11. 过拟合,以及google神经网络小工具
    • 33:06
    • 12. Hopfield神经网络
    • 34:51
    • 13. Hopfield神经网络(代码实践)
    • 11:55
    • 14. 玻尔兹曼机
    • 38:57
    • 15. 受限玻尔兹曼机RBM
    • 27:41
    • 16. 受限玻尔兹曼机RBM(代码实践)
    • 4:36

    优惠套餐

    • 【课程类型】实战教学 【难度级别】初级 【适合人群】所有人
    • 【课程介绍】
      我们这门课程是面向0基础学员,从上世纪60年代最基础的的单层感知器开始学习,从最基础的知识开始,进行体系化的学习。 课程会包含神经网络领域大多数重要分支,并通过这些分支延伸到如今最热门的的深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。 帮助大家从人工智能神经网络的新手变成高手。
    • 【课程目标】
      从最基础的知识开始入手,带着大家进行体系化的学习,让大家一步一步深入深度学习神经网络领域。
    • 【课程计划】
      随到随学。

    第一章:深度学习入门
    1 神经网络概述
    | 11:05
    介绍神经网络的基础,以及应用。介绍神经网络的种类,编程语言,实现框架,以及课程的体系结构。
    介绍神经网络的发展历史,启蒙时期,低潮时期,复兴时期和新时期。并介绍几位深度学习领域非常重要的科学家。
    介绍人体内部神经元的工作原理,以及最基本的神经网络,单层感知器的结构,以及学习规则。
    通过编程实现最简单的神经网络,单层感知器的应用。
    详细介绍线性神经网络,delta学习规则以及梯度下降算法。
    通过代码来实现线性神经网络和delta学习规则。
    详细介绍BP神经网络的结构,以及算法推导。
    通过代码来简单演示BP神经网络的工作流程。
    用BP神经网络来解决数字识别的问题。
    通过一篇论文的讲解,深入探讨BP神经网络的激活函数选取,初始值选取,神经网络层数设置等问题。
    介绍欠拟合,正确拟合以及过拟合,以及过拟合的解决方案。用一个google的神经网络小工具复习之前学到的知识。
    介绍了Hopfield神经网络的结构,算法以及应用。
    编程实现Hopfield神经网络。
    14 玻尔兹曼机
    38:57
    详细介绍模拟退火算法,以及玻尔兹曼机BM的结构以及训练过程。
    介绍马尔可夫链,马尔可夫转移矩阵,平稳分布,吉布斯抽样。受限玻尔兹曼机的结构,CD对比散度算法,训练玻尔兹曼机。
    代码实现受限玻尔兹曼机RBM。

    全部评价(2
    好评(2
    中评(0
    差评(0
    发表评价
    充了会员还是看不了
    2017-09-19 22:07:01
    分享好
    2017-07-29 13:36:08
    覃秉丰
    9课程12455学员
    机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。