深度学习入门视频课程

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  • 深度学习必备基础知识点

    • 深度学习要解决的问题(PPT下载---->)
    • 深度学习应用领域
    • 计算机视觉任务
    • 视觉任务中遇到的问题
    • 得分函数
    • 损失函数的作用
    • 前向传播整体流程
  • 神经网络整体架构解读

    • 返向传播计算方法
    • 神经网络整体架构
    • 神经网络架构细节
    • 神经元个数对结果的影响
    • 正则化与激活函数
    • 神经网络过拟合解决方法
  • 卷积神经网络模型(CNN)

    • 卷积神经网络应用领域
    • 卷积的作用
    • 卷积特征值计算方法
    • 得到特征图表示
    • 步长与卷积核大小对结果的影响
    • 边缘填充方法
    • 特征图尺寸计算与参数共享
    • 池化层的作用
    • 整体网络架构
    • VGG网络架构
    • 残差网络Resnet
    • 感受野的作用
  • 词向量模型通俗解读

    • 词向量模型通俗解释
    • 模型整体框架
    • 训练数据构建
    • CBOW与Skip-gram模型
    • 负采样方案
  • RNN模型与LSTM情感分析实战

    • RNN模型解读
    • 任务目标与数据介绍
    • RNN模型输入数据维度解读
    • 数据映射表制作
    • embedding层向量制作
    • 数据生成器构造
    • 双向RNN模型定义
    • 自定义网络模型架构
    • 训练策略指定
    • 训练文本分类模型
  • CNN猫狗识别实战

    • 猫狗识别任务与数据简介
    • 卷积网络涉及参数解读
    • 网络架构配置
    • 卷积模型训练与识别效果展示

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    课程首先通俗讲解神经网络核心知识点再对整体网络构架进行分析与实例应用,针对计算机视觉与自然语言处理两大核心模块分别讲解CNN与RNN网络模型。项目实战选择当下最主流的tensorflow框架并基于2版本展开案例实战。整体风格通俗易懂,最接地气的深度学习入门实战课程!

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