盘古人工智能框架开发专题

盘古人工智能框架开发专题
共31节 549人在学 课程详情
  • 第1章 导论:为什么人工智能是必然的未来

    • 《企业级AI技术内幕:深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》新书介绍
    • 导论:为什么人工智能是必然的未来-上集
    • 导论:为什么人工智能是必然的未来-下集
  • 盘古人工智能框架多层次神经网络的实现

    • 盘古人工智能框架
    • 实现盘古人工智能框架神经网络的节点结构-上集
    • 实现盘古人工智能框架神经网络的节点结构-中集
    • 实现盘古人工智能框架神经网络的节点结构-下集
    • 实现盘古人工智能框架神经网络层之间节点的连接
    • 如何初始化神经网络的权重
    • 实现多个隐藏层
  • 盘古人工智能框架中的前向传播功能

    • 盘古人工智能框架中的前向传播功能
    • 前向传播功能-在每个节点上增加数据的输入和计算结果
    • 实现前向传播算法
    • 使用Sigmoid函数作为激活函数
    • 测试前向传播算法并分析计算结果
    • 拓展知识:导数概念
  • 盘古人工智能框架的反向传播功能

    • 盘古人工智能框架的反向传播功能
    • 实现反向传播算法-上集
    • 实现反向传播算法-下集
    • 反向传播算法测试及分析计算结果
    • 辅导资料:反向传播算法原理讲解-上集
    • 辅导资料:反向传播算法原理讲解-下集
  • 盘古人工智能框架的损失度计算及其可视化

    • 关于损失度的思考——所有人工智能框架终身的魔咒
    • 编码实现损失度并进行测试
    • 损失度可视化运行结果
  • 通过自适应学习和特征归一化优化盘古人工智能框架

    • 盘古人工智能框架性能测试及问题剖析
    • 使用特征归一化进行性能优化
    • 使用自适应学习进行性能优化
    • 辅导资料:批量归一化-上集
    • 辅导资料:批量归一化-下集
  • 盘古人工智能框架实现方法大总结

    • 盘古人工智能框架实现方法大总结

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    课时介绍

    盘古人工智能框架的反向传播功能

    课程介绍

    盘古人工智能框架开发专题篇,通过图文并茂、深入浅出的讲解,带领读者一行一行地编写代码,自己动手实现人工智能深度学习框架中的多个算法,包括多层次神经网络、前向传播算法、反向传播算法、损失度的计算及可视化,自适应学习和特征归一化优化等。

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