簡介：深度學習是一類算法集合，是機器學習的一個分支。它嘗試為數(shù)據(jù)的高層次摘要進行建模。以一個簡單的例子來說，假設(shè)你有兩組神經(jīng)元，一個是接受輸入的信號，一個是發(fā)送輸出的信號。當輸入層接收到輸入信號的時候，它將輸入層做一個簡單的修改并傳遞給下一層。
課程章節(jié)
第01課 深度學習入門
第02課 tensorflow使用
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課時1tensorflow變量使用
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課時2tensorflow_feed_fetch
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課時3tensorflow_一元線性回歸
開始學習 -
課時4tensorflow實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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第03課 感知機
第04課 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),BP傳播算法
第05課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
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課時1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門1
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課時2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門2
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課時3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門3
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第06課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別
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課時1手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集和keras簡介
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課時2keras簡單入門使用
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課時3Keras單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識別
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第07課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別和著名CNN介紹
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課時1識別自己畫的數(shù)字
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課時2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字
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課時3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)讀取
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課時4AlexNet和VGGNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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課時5谷歌網(wǎng)絡(luò)和殘差網(wǎng)絡(luò)
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第08課 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
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課時1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
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課時2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要種類
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課時3LSTM介紹
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課時4GRU介紹
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第09課 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)
第10課 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
授課講師
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俊龍老師
總監(jiān)級講師
關(guān)于講師
華清創(chuàng)客總監(jiān)級講師，北京交大才子，華為、愛立信研發(fā)總監(jiān)，10余年物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)工作經(jīng)驗，對物聯(lián)網(wǎng)、2/3/4G無線網(wǎng)絡(luò)、NB-IOT技術(shù)、數(shù)據(jù)通信等方面見解獨到，主導參與華為骨干路由器、即時通信、網(wǎng)數(shù)通產(chǎn)品等多個項目研發(fā)，其產(chǎn)品創(chuàng)新解決方案榮獲多個華為新穎創(chuàng)新獎。曾負責項目：華為骨干網(wǎng)、智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。
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