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【课程介绍】
卷积神经网络实战视频培训课程：本次神经卷积网络教程从感知器讲起，辅以实例，介绍神经网络的定义，模型、参数配置以及前向计算和梯度下降优化过程。该课程配置的作业挑战为：【手写数字识别】
【课程收益】
能够搭建一个完整的神经网络 逐行代码审阅、批改、沉浸式学习体验 完整代码和课件分享 海量学习资料下载 社群名师答疑，定期分享技术知识
课程大纲
- 第一章：神经网络的起源、发展、计算和训练
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- 1. 神经网络的历史1 21:18
- 2. 神经网络的历史2 13:41
- 3. 感知器 39:53
- 4. 梯度下降与训练 41:48
- 5. 神经网络基础 36:39
- 6. 神经网络的训练和优化 27:12
- 7. TensorFlow简介 01:19:02
- 8. 作业及补充资料 33:22
- 第二章：卷积神经网络基础
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- 1. 卷积神经网络基础 55:20
- 2. 卷积网络的一些典型结构 39:21
- 3. BatchNorm_and_Dropout 11:02
- 4. Dropout 14:48
- 5. 预处理 17:21
- 6. 开发资源 6:23
- 第三章：卷积神经网络的实战应用
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- 1. 卷积特征与分类 10:50
- 2. 相似图搜索 12:10
- 3. 相似图搜索实例1 12:41
- 4. 相似图检索实例2 14:37
- 5. 对抗样本 13:39
- 6. 对抗样本实例 11:50
- 7. 生成对抗网络 17:38
- 8. GAN的演进和实例 10:58
- 9. GAN的实例 12:14
- 第四章：人工智能案例分享及行业趋势分析
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- 1. 人工智能案例分享及行业趋势分析 01:41:04
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