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深度学习入门视频课程

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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【课程介绍】
深度学习入门视频课程从基本的神经网络开始讲起,将复杂的神经网络分成几个小模块,先对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。对经典网络模型结构详细分析讲解,选择经典论文剖析。带大家上手深度学习!
【课程收益】
快速掌握深度学习必备基础知识点,案例实战讲解如何实现神经网络并应用在真实数据集上。形象解读CNN与RNN网络模型结合经典论文带领大家快速入门深度学习。
第一章:深度学习必备知识点
第二章:走进深度学习的世界-神经网络模型
第三章:神经网络案例实战
第四章:卷积神经网络
第五章:卷积神经网络案例实战
第六章:递归神经网络
第七章:Faster-rcnn物体检测框架
第八章:级联网络结构
第九章:关键点定位网络
第一十章:残差网络架构
第一十一章:style-transfer风格转换
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