你将收获

全面理解深度学习和神经网络原理

全面掌握使用卷积神经网络实现图像识别

全面掌握使用RNN循环神经网络实现序列化数据预测

掌握TensorFlow2.X的编程语法完成深度学习设计

适用人群

深度学习初学者,人工智能爱好者,深度学习研究者

课程介绍

深度学习和神经网络隶属于机器学习范畴,但是由于它在行业中应用广泛、研究成果显著,成为当下最热门的研究领域,因此深度学习就作为一门独立的学科被提出来了。

本课程使用的开发工具为TensorFlow2.X,如果你刚接触TensorFlow2,“墙裂”建议你从TensorFlow2学起,因为Google团队对其做了重大调整,它极大降低了开发者学习的门槛,更加简单,易用,开发者更多的应该关注深度学习算法本身。

注意:

全套数据集和实现代码第一章的第一个视频位置下载。

每章的PPT每章的第一个视频位置下载。







问:学习本课程需要哪些前置知识?

答:基本的Python编程知识,对机器学习的线性回归和逻辑回归有简单的认识即可。 课程中会专门开辟一章用于讲解TensorFlow2的知识,即使没有TensorFlow编程经验,也能快速掌握。



课程目录

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