大数据——深度学习入门视频课程（下篇）-2018年51CTO

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唐宇迪大数据——深度学习入门视频课程（下篇）

2018年51CTO 高清视频+资料

〖课程介绍〗:
课程目标：3 A2 }2 U2 z; f1 |& a2 c; y
                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。6 o* b7 _5 F; J$ H' b* ^7 s
4 r; ]- t" e0 ~( y  S$ V2 g
        适用人群：
                渴望高端技术，对人工智能感兴趣的同学们，全民皆可入门。% D' g" ~( m) t8 ]! c4 Q$ ]
& M6 }! C3 M( X" h9 r+ |
        课程简介：
                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。
                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。6 ~  `+ m) G; `6 F+ m) q
                本篇主要涉及两大模块，分别是计算机视觉-CNN网络架构，自然语言处理RNN网络架构，风格依旧通俗易懂！
〖课程目录〗:

        1深度学习入门课程01 感受卷积神经网络的强大[免费试看]14:55% X8 q5 ?9 J+ A, M/ p9 D9 [
        2深度学习入门课程02 卷积层详解12:537 a8 H$ _( R  u5 {/ u. b3 K' P$ W
        3深度学习入门课程03 卷积计算流程12:30: }/ e: V* n, p+ R  Z
        4深度学习入门课程04 卷积核参数分析13:13: S5 A2 f  _% J& e6 `0 I5 K
        5深度学习入门课程05 卷积参数共享原则08:09
        6深度学习入门课程06 池化层（Pooling）原理08:24- v. k  b9 k2 x: D( E0 W- _+ h' {
        7深度学习入门课程07 卷积神经网络反向传播原理14:44
        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. Y: q/ }( a, B
        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
        10深度学习入门课程10 经典卷及网络架构实例20:35
        11深度学习入门课程11 RNN网络结构08:39% U* ~' ]' [* Z
        12RNN网络细节11:54
        13深度学习入门课程12 python实现RNN算法33:46* s" {( C. K* t+ w" e5 P8 ]
        14深度学习入门课程13 LSTM网络结构简介12:365 Y5 B* P! Y5 X1 \; @/ T
        15深度学习入门课程14 分类与回归（Location）任务应用详解33:30
        16深度学习入门额课程15 物体检测实例33:16" B! r( Y% g2 \; ~1 Y
        17深度学习入门课程16 如何巧妙设计网络结构21:52
        18深度学习入门课程17 训练技巧之数据增强12:20
        19深度学习入门课程18 训练技巧之Transfer Learning11:09
        20深度学习入门课程19 深度学习框架Caffe简介20:43
        21深度学习入门课程20 深度学习框架Caffe训练过程20:398 ^! j, J% w3 A& Z+ K/ n( ^7 @
        22深度学习入门课程21 深度学习框架Caffe接口使用实例12:355
      

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