|
|
课程介绍:8 i2 M! r+ X( C3 o
; `/ r. u7 A, c$ e. ^从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类，深度学习在生活中扮演着越来越重要的角色，也即将改变这个世界。但是很多同学担心深度学习入门要求太高，苦于国内没有合适的课程予以帮助。
5 x, `+ v7 U7 l0 E6 B7 m9 M: q7 G" ?( o
深度学习入门系列课程作为国内第一篇深度学习的入门课程视频，旨在帮助同学们更快更轻松的掌握深度学习所涉及的所有知识点，真正的入门深度学习这个世界上拥有最先进技术的领域，深度学习全民皆兵。
9 ?$ J V) c% U( d+ |$ Y0 Y2 Q2 L, d4 Z+ O
本篇主要从神经网络必备基础知识点开始讲起，由浅及深，一步步过度到整个神经网络架构！系列课程风格依旧通俗易懂，旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型！ T; S" t0 ]+ e- `) @
4 V0 f B9 {. ]2 R1 T+ |
课程目标:. q6 Z0 y7 w% H5 u1 u+ E
5 Y2 D" p5 W, W: k$ h. U
用通俗易懂的讲解，一步步的带大家入门深度学习这个当今世界最火爆的深度学习领域。
9 J* h' Z+ e% Y. b! R
$ Y# B# o! r9 Y8 i0 O适用人群:
) A) l: x& H) |3 f2 O
0 d# c+ k% Z/ W2 Q; P渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。 M1 A# u* n( w
! c/ G8 g/ i* s' x# V7 N: Q: B
课程目录:
2 i% Y7 y, M2 J$ b; f* R# C% p7 [
3 e3 h9 y: H9 E/ y9 X7 j- s2 M! I+ j1 深度学习与人工智能简介; |% _) h1 _ s: I
课程介绍
$ Z0 \3 S5 ~' e o6 G2 计算机视觉面临挑战与常规套路( u" _, h9 n, n$ I! v9 B' H
课程大纲6 N J1 G/ f$ m5 ]' W
3 用K近邻来进行图像分类
8 P4 ?9 k7 S; M9 _1 `$ X( S" f0 a 学习资料/ S2 H m+ }# T7 g5 _" _# W
4 超参数与交叉验证& x8 C, r" D( k
学员评价" q, c0 W4 v6 ^" @+ E/ ?- @
5 线性分类# K6 l1 `$ x0 Q4 x
作为深度学习入门视频课程的第一课，简介人工智能与深度学习简史，随后分析深度学习在实际中的应用。
) t, ]1 x4 W% F; x: e! P2 L6 损失函数7 M' V2 A9 W! {2 A% a8 r
首先介绍当今计算机视觉所面临的挑战，以及机器学习解决问题的思路。8 e6 [8 j9 U+ b, g9 d9 J
7 正则化惩罚项- O2 q. N7 a- L) s6 u B% v1 v9 h3 ]" r
使用K近邻算法来进行图像分类，简述K近邻原理与使用方法。( `) a* C$ B0 {! M$ f! J; ?
8 softmax分类器% G. w: q/ f5 T. K, x: v5 L
超参数的选择与交叉验证原理形象解释; j: X2 K, c& `4 W* ]' T
9 最优化形象解读
3 t0 P( V: U7 b6 Q' _; U 线性分类基本原理实例解析
; o6 ^. [: _' @* z# r2 H; ~! V+ Z10 梯度下降算法原理
9 i6 m& t$ g7 Q( h" v 模型评估方案与计算损失值方法3 S0 D1 B$ m2 f+ y" u
11 反向传播" Z& E! e4 K7 G T5 ^3 l
模型评估标准引入正则化惩罚项并简述其计算方式( _% V3 g( u2 o# s0 W# v1 r+ p4 r
12 神经网络整体架构
" @) k4 m: ]' K, { l. E, k' T& G 由得分值转换成概率值原理并得到多分类问题结果8 n0 N: [' d( v& P2 @: A, {7 d# r
13 神经网络模型实例演示
+ T! ]/ a: r! H( A) k 最优化问题来源与如何使用最优化来解决求解问题% z. N9 _; z& f' k" s* i- H
14 过拟合问题解决方案6 s; G1 _1 B' t% _2 y; z: p
形象解释梯度下降算法原理与其涉及参数
) @- r& a; k( ?$ H15 Python环境搭建（推荐Anaconda方法）7 K" b1 V$ n3 @3 ^3 C3 H4 e
神经网络中反向传播原理计算方式讲解7 I/ Q. I! z9 H0 g
16 Eclipse搭建python环境（选自己喜欢的IDE就好）
, E! v+ k$ V4 o$ B. D 神经网络模型层次构架详细分析, L# K8 D' i- G% V) V* S% I% P% l& D
17 深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络（代码）
5 I$ A. V, q! ]4 ` 实例演示神经网络模型如何进行数据分类任务% f/ j3 L5 R4 o3 V. W8 F
18 感受神经网络的强大! _0 X8 v. F' j3 l
过拟合问题阐述以及神经网络是如何解决过拟合问题的
! i6 y2 |: ^. |+ f$ W9 H19 神经网络案例-cifar分类任务
. Y- L, ` d, _6 j: M# `, O3 O python与其很多实用库的安装方法，推荐新手使用Anaconda方法。) m3 i) }) A2 `
20 神经网络案例-分模块构造神经网络
0 R. a. n: V5 W& I) G0 T 在eclipse中配置python插件
( u7 M4 G7 k- }21 神经网络案例-训练神经网络完成分类任务( C, X! t$ V1 _8 G& |
实践和最好的理解，本节我们动手去写一个单层和两层的神经网络去整体的了解神经网络的整体框架。
& v1 `: O1 J0 F8 r Y% H M( E- z% [: U6 V" V
* n: ~1 Y* `) s* u8 [1 P% Z1 l9 V9 E
; {- b$ R4 m& [% A+ X
' ]' i: s6 z! N! ~) i4 S- H+ n- V5 B3 D; _
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
5 N6 M! ]7 q/ q
4 w2 t3 a2 C5 M/ u5 H
" c+ r1 ^" K. e" ^
/ @- }4 e1 I9 T1 ]+ Z/ c本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
发表于 2022-6-28 15:15:01
好好学习。。。666