人工智能深度学习卷积神经网络入门

人工智能深度学习卷积神经网络入门
共36节 3333人在学 课程详情
  • 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?
  • 给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子1
  • 给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子2
  • 为什么要引入激活函数1
  • 为什么要引入激活函数2
  • 什么是导数和切线?以及他们的关系
  • sigmoid激活函数如何求导
  • 什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则1
  • 什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则2
  • 什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则3
  • 什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则4
  • 什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则5
  • 什么是梯度?什么是梯度下降法与delta法则6
  • BP(back propagation)误差逆传播神经网络01
  • BP(back propagation)误差逆传播神经网络02
  • BP(back propagation)误差逆传播神经网络03
  • BP(back propagation)误差逆传播神经网络04
  • BP(back propagation)误差逆传播神经网络05
  • BP(back propagation)误差逆传播神经网络06
  • 隐含单元层的训练求解规则1
  • 隐含单元层的训练求解规则2
  • 卷积到底有什么作用?如何做到特征提取1
  • 卷积到底有什么作用?如何做到特征提取2
  • 池化的名字由何而来?
  • 卷积和神经网络有什么关系?
  • dropout到底在干什么?
  • Anaconda下载,安装
  • Jupyter notebook的用法
  • 如何建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境
  • 如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras
  • 卷积神经网络的Helloworld例子1
  • 卷积神经网络的Helloworld例子2
  • 卷积神经网络的Helloworld例子3-ai
  • 卷积神经网络的Helloworld例子4
  • 卷积神经网络的Helloworld例子5

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    课时介绍

    为什么要引入激活函数

    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。

      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。

    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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