深度学习神经网络实战

深度学习神经网络实战

适用人群: 对人工智能,深度学习感兴趣的人,渴望学习当今最热门最前沿技术的人。


深度学习神经网络实战
共17课时
6小时16分57秒
2017-07-19更新


课程目标

从最基础的知识开始入手,带着大家进行体系化的学习,让大家一步一步深入深度学习神经网络领域。

适用人群

对人工智能,深度学习感兴趣的人,渴望学习当今最热门最前沿技术的人。

课程简介

我们这门课程是面向0基础学员,从上世纪60年代最基础的的单层感知器开始学习,从最基础的知识开始,进行体系化的学习。课程会包含神经网络领域大多数重要分支,并通过这些分支延伸到如今最热门的的深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM。帮助大家从人工智能神经网络的新手变成高手。


视频列表

课程说明

神经网络概述

神经网络发展史

从0到1-单层感知器

从0到1-单层感知器(代码实践)

网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法

网络优化-线性神经网络,delta学习规则,梯度下降法(代码)

进军多层-BP神经网络介绍

进军多层-BP神经网络介绍(代码实践1)

进军多层-BP神经网络介绍(代码实践2)

深入理解BP神经网络(论文讲解)

过拟合,以及google神经网络小工具

Hopfield神经网络

Hopfield神经网络(代码实践)

玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机RBM

受限玻尔兹曼机RBM(代码实践)

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