人工智能与深度学习实战课程 正在学习: 1课时 / 6课时
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1深度学习概述.mp4
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9脸关键点检测算法框架.mp4
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8如何提高精度.mp4
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7经典网络架构.mp4
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6池化层原理.mp4
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5卷积层解释.mp4
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4神经网络案例_cifar分类任务.mp4
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3最优化形象解读.mp4
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2用K近邻来进行分类.mp4
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10第一阶段网络训练.mp4

人工智能与深度学习实战课程

上传者: 少司命上传时间:2017-12-14 浏览量: 9次下载量:
简介: 课程背景基于人工智能与深度学习领域,使用python作为课程的实战语言,随着大数据与人工智能领域日益火爆,深度学习已经成为当下最热门的领域,课程旨在帮助同学们快速掌握深度学习必备原理并使用深度学习框架Tensorflow与Caffe进行项
免费
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.内容简介

课程风格通俗易懂,必备原理,形象解读,项目实战缺一不可!主体课程分成四个大模块(1)神经网络必备基础知识点,(2)深度学习模型,(3)深度学习框架Caffe与Tensorflow,(4)深度学习项目实战。

课程首先概述讲解深度学习应用与挑战,由计算机视觉中图像分类任务开始讲解深度学习的常规套路。对于复杂的神经网络,将其展开成多个小模块进行逐一攻破,再挑战整体神经网络架构。对于深度学习模型形象解读卷积神经网络原理,详解其中涉及的每一个参数,对卷积网络架构展开分析与评估,对于现阶段火爆的对抗生成网络以及强化学习给出形象解读,并配合项目实战实际演示效果。

基于框架实战,选择两款深度学习最火框架,Caffe与Tensorflow,首先讲解其基本使用方法,并结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务。

选择经典深度学习项目实战,使用深度学习框架从零开始完成人脸检测,验证码识别,人脸关键点定位,垃圾邮件分类,图像风格转换,AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战,从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。

课程提供所涉及的所有数据,代码以及PPT,方便大家快速动手进行项目实践!

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