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通过学习卷积神经网络概述,为什么引入神经网络来做识别,判断,预测,训练模型,激活函数,sigmoid激活函数,导数和切线,sigmoid激活函数如何求导

链式法则,梯度,梯度下降法与delta法则,BP(back propagation)误差逆传播神经网络,卷积到底有什么作用?

如何做到特征提取,池化的名字由来,dropout,Anaconda Prompt的用法,Jupyter notebook的用法,Spyder的用法

建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境,如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门。

适用人群

学过

课程介绍

"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成,基本就 是1)时下流行的java培训学校主流内部教材,2)和市面上培训学校的通 行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来,等于上了培训学校一次,完全可以找个java工程师的工作了。

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课程特色:专业细致,偏案例,理论强。

课程软件使用:Anaconda,Spyder,Jupyter notebook

重要声明:

1) 如果感觉噪音大,可以选择不用耳机,加音箱或用电脑原声 

2) 既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门,这个课程的特点就在于成本最低的, 让你最快速的,最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了,从而最终放弃。俗话说师傅领进门,修行在个人。只要入了门了,后面的事都好办。选课前,务必注意本章的学习目标和内容。想学更多,注意后边的课程。

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