从零开始深度学习(仅视频课)

从零开始深度学习(仅视频课)
共103节 4033人在学 课程详情
  • 统计学习的数学基础

    • 智能问答深度学习-开篇词
    • 线性代数1
    • 线性代数—矩阵的秩
    • 线性代数2
    • 线性代数3
    • 概率论1
    • 概率论2
    • 概率论3
    • 概率论4
    • 统计学习概述及最大熵模型1
    • 统计学习概述及最大熵模型2
  • Python编程语言基础

    • 如何运行程序1
    • 如何运行程序2
    • 常用对象类型1
    • 常用对象类型2
    • 语句和语法1
    • 语句和语法2
    • 语句和语法3
    • 语句和语法4
    • 使用Jupyter Notebook1
    • 使用Jupyter Notebook2
    • 使用Jupyter Notebook3
    • 使用Jupyter Notebook4
    • 科学计算常用包Numpy1
    • 科学计算常用包Numpy2
    • 科学计算常用包Numpy3
    • 科学计算常用包Numpy4
  • 深度学习初步

    • 神经网络 1
    • 神经网络 2
    • 梯度下降 1
    • 梯度下降 2
    • 梯度下降 3
    • 梯度下降 4
    • 反向传播 1
    • 反向传播 2
    • 反向传播 3
    • 反向传播 4
    • 损失函数 1
    • 损失函数 2
    • tensorflow 1
    • tensorflow 2
    • tensorflow 3
    • tensorflow 4
    • 案例实战 1
    • 案例实战 2
    • 案例实战 3
    • 案例实战 4
  • 深度学习深化

    • 神经网络全连接层
    • 损失函数性能评价 1
    • 损失函数性能评价 2
    • 损失函数性能评价 3
    • 损失函数性能评价 4
    • 随机梯度下降 1
    • 随机梯度下降 2
    • 学习率 1
    • 学习率 2
    • 学习率 3
    • 学习率 4
    • 超参数 1
    • 超参数 2
    • 超参数 3
    • 超参数 4
    • 循环神经网络 1
    • 循环神经网络 2
    • 循环神经网络 3
    • 循环神经网络 4
    • 循环神经网络案例 1
    • 循环神经网络案例 2
    • 循环神经网络案例 3
    • 循环神经网络案例 4
    • 迁移学习与BERT模型 1
    • 迁移学习与BERT模型 2
    • 迁移学习与BERT模型 3
    • 迁移学习与BERT模型 4
  • 智能问答模型实践

    • 语言模型及词向量概述 1
    • 语言模型及词向量概述 2
    • ES 1
    • ES 2
    • ES 3
    • ES 4
    • ES 5
    • ES 6
    • 词袋模型及word2vec简述1
    • 词袋模型及word2vec简述2
    • 词袋模型及word2vec简述3
    • 词袋模型及word2vec简述4
    • 中文分词之HMM算法和CRF算法1
    • 中文分词之HMM算法和CRF算法2
    • 机器阅读理解介绍与实践 1
    • 机器阅读理解介绍与实践 2
    • 机器阅读理解介绍与实践 3
    • 机器阅读理解介绍与实践 4
    • NER 1
    • NER 2
    • NER 3
    • NER 4
    • 神经网络实现简单问答模型 1
    • 神经网络实现简单问答模型 2
    • 神经网络实现简单问答模型 3
    • 神经网络实现简单问答模型 4
    • 循环神经网络完成问答对话 1
    • 循环神经网络完成问答对话 2
    • 循环神经网络完成问答对话 3

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    损失函数 2

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    本课程由浅入深的讲授人工智能、机器学习、深度学习的原理和实现,尤其会重点介绍搜索引擎和自然语言处理等热门技术,不但会用生动的例子帮助学员理解理论知识,还会手把手详细示范动手实践环节,让你能够亲自实现一个智能问答系统。

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