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[深度学习] 2017年8月新出深度学习入门视频课程(上篇+下篇)价值¥218

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  • TA的每日心情

    19 小时前
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2017-10-14 03:34:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
    2017年8月新出最新深度学习入门视频课程上篇+下篇
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    & x  {1 g6 X- ~' ~课程目标
    7 Q& N9 K! B3 r$ l  W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。
    & s7 l( K( F& M) H适用人群
    4 p7 |- Z$ t. g: I" ?渴望高端技术,对人工智能感兴趣的同学们,全民皆可入门。, e  U8 Y* E% J6 ^- S" d- I- D8 v. x) ?
    课程简介! a/ |2 P. N! u% h2 C
    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。
    $ k3 M9 p4 r/ y7 O  {7 D* z6 x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。& z# ?/ [! L; L4 z$ C
    上篇章节0 o4 V* {* x% N
    第1章深度学习必备基础知识点1小时55分钟11节
    " ^" L" C3 v5 \5 b2 ]; _1-1深度学习与人工智能简介 11:27
    & H# c9 k1 m1 C/ J! W% Y8 p1-2计算机视觉面临挑战与常规套路  09:40  s. s. J# T' S8 t6 y. u' ~
    1-3用K近邻来进行图像分类  10:01
    3 _& O& ^. l( V4 @3 [1-4超参数与交叉验证  10:31
    - G/ H8 `( T( @. o$ C. D" X& F( d- @1-5线性分类  09:34
      H0 a& [* S% f2 C5 H2 D1-6损失函数  09:186 i9 \# a/ P: {$ O; r# f  Q1 V
    1-7正则化惩罚项  07:19
    0 s  V/ }* f0 r( ~+ c1-8softmax分类器  13:38; g4 b- {" y5 V* |
    1-9最优化形象解读  06:47
    2 {2 n+ Z5 `: a% ?8 p% C  z4 M$ R  D$ L1-10梯度下降算法原理  11:48" O  }4 k2 Y7 g: e6 F7 A
    1-11反向传播  15:17- K- y. ]' {$ G8 ]( D% j: ~
    第2章神经网络模型36分钟3节/ F9 Y& o% \' b5 j
    2-1神经网络整体架构  10:118 b2 Y+ K$ s8 e, V4 `' Z3 e
    2-2神经网络模型实例演示  10:38( _1 S7 u- p" h" W! i/ L: u- _
    2-3过拟合问题解决方案  15:53+ [# N: B7 k% |' \
    第3章神经网络案例实战1小时44分钟7节- ^# m9 Q/ z( ?- F5 `9 S! Y
    3-1Python环境搭建(推荐Anaconda方法)[免费观看]  13:108 I% x8 A( }+ O  ?* o) i
    3-2Eclipse搭建python环境(选自己喜欢的IDE就好)  05:23  i! W1 s( }0 t8 R
    3-3深度学习入门视频课程09 动手完成简单神经网络(代码)  31:51
    % Y4 P% S/ `8 x- p8 h; }, e9 O9 e3-4感受神经网络的强大  11:30
    0 X$ u  e$ x* A" i- k3 @3-5神经网络案例-cifar分类任务  16:01. a) K; N0 E, p: \" x5 N
    3-6神经网络案例-分模块构造神经网络  13:33% m+ R5 f( Q, p; m. d/ |* ^
    3-7神经网络案例-训练神经网络完成分类任务  13:26
    - a# B3 r5 M9 Z; _, y

    % q- ^! R( r3 T* l4 O7 X下篇章节2 J. a3 B1 C- e2 {; e" ~  S
    1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大 14:55
    + x# }! q0 _3 M7 A2深度学习入门课程02 卷积层详解 12:53
    ( r6 F% d5 ^, e: ], `% L4 s2 M0 _3深度学习入门课程03 卷积计算流程 12:30- v9 W; y9 I# K( j5 U" y
    4深度学习入门课程04 卷积核参数分析 13:132 n, F# t# L: N. C7 E2 y9 n; Q( P
    5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则 08:09
    ) k: l. W! h/ |# B/ `+ E6深度学习入门课程06 池化层(Pooling)原理 08:24
    ) g% O7 ?) |& x. W7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理 14:44/ n& {! e, ~& x/ }" |, n
    8深度学习入门课程08 实现卷积层的前向传播与反向传播 10:19+ G+ `9 O' x" k/ X& }1 b# h* u
    9深度学习入门课程09 实现Pooling层的前向传播与反向传播 12:00
    ) ?9 v$ Q* f. j4 I10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例 20:35
    , `" m' d* n/ U; t11深度学习入门课程11 RNN网络结构 08:39
    # a; y/ M& X0 y8 O, Q0 P; m* c12RNN网络细节 11:54& r2 e: q1 H1 p& r% O& w
    13深度学习入门课程12 python实现RNN算法 33:46' u# i/ G) L3 R! {
    14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介 12:36
    # p* G% m5 l* m. i) d6 b15深度学习入门课程14 分类与回归(Location)任务应用详解 33:30) {0 k& ~! C. t3 s1 Z/ R
    16深度学习入门额课程15 物体检测实例 33:16
    $ R1 z( R& w; k% [2 P17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构 21:52
    1 w+ ]7 T1 p$ |7 x18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强 12:201 D- D5 V$ b( O% Y! O
    19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning 11:09: c# k" K' U" o
    20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介 20:43
    * B8 X! @  H, i4 ~' e# R# z# p21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程 20:39
    ) q2 \- [$ x( {% G22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例 12:35; c- P" u, _, w

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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-10-14 08:21:51 | 显示全部楼层
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-14 09:09:11 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2017-10-14 11:11:36 | 显示全部楼层
    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java -->7 N4 x2 {* R7 @; x2 c
    <dependency>
    9 D# S. Q* j/ J4 W0 B    <groupId>mysql</groupId>* l6 I. ^5 t$ f; J6 n! k& X4 D
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>+ q+ z+ V2 b9 X9 X. `
        <version>6.0.6</version>- G" D: ?1 V' a7 z0 X0 E# |
    </dependency>/ m6 Q" d* ]1 @8 g& i" r$ U
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    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2017-10-14 11:13:22 | 显示全部楼层
    感谢分享啊~
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-10-14 11:18:29 | 显示全部楼层
    qqqqqqqqqqqqqqqq
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-10-14 11:57:44 | 显示全部楼层
    ddddddddddddddddddd
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  • TA的每日心情
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-10-14 16:03:01 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-6-7 19:03
  • 签到天数: 46 天

    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2017-10-14 17:44:15 | 显示全部楼层
    谢谢!!!
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  • TA的每日心情
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    7 天前
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2017-10-14 19:01:14 | 显示全部楼层
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