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  • 專題 > 人工智能 > 深度學習 > 深度學習系列(必備原理+主流框架+項目實戰)

    深度學習系列(必備原理+主流框架+項目實戰)

    系列課程旨在幫助大家快速掌握深度學習的核心神經網絡算法,通俗講解其中每一個知識點,逐步挑戰計算機視覺與自然語言處理,結合當下最主流的深度學習框架從零開始進行項目實戰。課程以實戰為核心,結合算法與論文展開項目實戰,提供全部數據與代碼,高薪行業從此開始!

    13

    門課程

    10498

    人學習

    68小時8分鐘

    課程總時長

    唐宇迪

    金牌講師

    講師評分:4.9

    永久觀看
     
    系統化學習
     
    24小時答疑
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    第一階段:  深度學習必備原理

    2門課程 8小時12分鐘

    深度學習必備原理解讀,由神經網絡開始逐漸過渡到卷積與遞歸神經網絡

    • 【2019新版更新】人工智能-深度學習入門視頻課程(上篇)

      30節 4小時59分鐘
      課程目標:
      從無人駕駛汽車技術到AlphaGo戰勝人類,深度學習在生活中扮演著越來越重要的角色,也即將改變這個世界。但是很多同學擔心深度學習入門要求太高,苦于國內沒有合適的課程予以幫助。深度學習入門系列課程作為國內第一篇深度學習的入門課程視頻,旨在幫助同學們更快更輕松的掌握深度學習所涉及的所有知識點,真正的入門深度學習這個世界上擁有**進技術的領域,深度學習全民皆兵。本篇主要從神經網絡必備基礎知識點開始講起,由淺及深,一步步過度到整個神經網絡架構!系列課程風格依舊通俗易懂,旨在用最形象的講解帶領大家一步步攻克復雜的神經網絡模型!

      課程大綱

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    • 【2019新版更新】人工智能-深度學習入門視頻課程(下篇)

      24節 3小時12分鐘
      課程目標:
      從無人駕駛汽車技術到AlphaGo戰勝人類,深度學習在生活中扮演著越來越重要的角色,也即將改變這個世界。但是很多同學擔心深度學習入門要求太高,苦于國內沒有合適的課程予以幫助。深度學習入門系列課程作為國內第一篇深度學習的入門課程視頻,旨在幫助同學們更快更輕松的掌握深度學習所涉及的所有知識點,真正的入門深度學習這個世界上擁有**進技術的領域,深度學習全民皆兵。本篇主要涉及兩大模塊,分別是計算機視覺-CNN網絡架構,自然語言處理RNN網絡架構,風格依舊通俗易懂!

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    第二階段:  深度學習主流框架

    2門課程 13小時19分鐘

    深度學習框架Caffe與Tensorflow案例實戰

    • 人工智能-深度學習框架-Tensorflow案例實戰視頻課程

      42節 9小時43分鐘
      課程目標:
      Tensorflow是谷歌開源的深度學習(包括機器學習)框架,伴隨著人公智能業的興盛其大名早已響徹云霄。本課程從Tensorflow的基本計算結構開始講起,逐步延伸到深度學習各大神經網絡,全程案例代碼實戰,一步步帶大家入門如何使用Tensorflow玩轉深度學習。課程風格通俗易懂,快速掌握當下最熱門的深度學習框架!

      課程大綱

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    • 大數據——深度學習框架Caffe使用案例視頻課程

      12節 3小時35分鐘
      課程目標:
      深度學習框架caffe入門,詳解網絡配置中每一個層的結構和參數項,對于超參數配置文件詳解每一個參數的含義以及選擇策略。對于數據源實例演示了兩種最常用的數據源LMDB和HDF5格式。課程涉及許多caffe框架的小技巧如繪制網絡圖和loss曲線,自定義python層等。希望大家通過學習可以熟練使用caffe去訓練網絡完成各自的任務。此課程操作系統使用的是Linux系統

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    第三階段:  深度學習項目實戰

    9門課程 46小時36分鐘

    基于框架進行項目實戰,從零開始一步步完成整個項目實戰內容

    • Tensorflow-圖像處理視頻課程

      20節 3小時5分鐘
      課程目標:
      課程以Tensorflow作為核心武器,基于圖像處理熱點話題進行案例實戰。選擇當下熱門模型,使用真實數據集進行實戰演示,通俗講解整個算法模型并使用tensorflow進行實戰,詳解其中的原理與代碼實現。

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    • Tensorflow-自然語言處理

      22節 3小時6分鐘
      課程目標:
      課程以Tensorflow作為核心武器,基于自然語言處理熱點話題進行案例實戰。選擇當下熱門模型,使用真實數據集進行實戰演示,通俗講解整個算法模型并使用tensorflow進行實戰,詳解其中的原理與代碼實現。

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    • Tensorflow-物體檢測-Faster-Rcnn解讀

      16節 4小時11分鐘
      課程目標:
      課程首先講解物體檢測的初期算法,對比不同效果與設計思想從而引入faster-rcnn三代算法,對三代算法原理進行詳細解讀。在學習階段我們選擇了tensorflow版本的faster-rcnn進行解讀,對于框架的選擇,大家可以看需求而選擇,在代碼層面tensorflow版完全是caffe版本的復現,大家只需選擇自己需要學習的框架對應的代碼即可,無論caffe與tensorflow都需要大家在學習的過程中先配置好環境,逐行進行debug操作,再配合上論文,這樣才能更好的學習faster-rcnn算法的思想與實現方法。

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    • 自然語言處理-Word2Vec視頻教程

      26節 4小時10分鐘
      課程目標:
      自然語言處理中最重要的算法,詞向量模型。課程從語言模型入手,詳解詞向量構造原理與求解算法。理論與實戰結合,使用Tensorflow從零開始打造word2vec詞向量模型。對于海量中文數據演示如何使用Gensim庫對中文維基百科數據進行詞向量建模。

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    • 決勝AI-強化學習實戰系列視頻課程

      21節 3小時20分鐘
      課程目標:
      強化學習是當下爆火的機器學習經典模型,由于深度學習發展的迅速,使得強化學習和深度學習可以緊密的聯系在一起。從AlphaGo到無人駕駛汽車,強化學習的應用越來越廣泛也使得更多的學者關注這個領域。系列課程從實例出發,形象解讀強化學習究竟做了一件什么事以及如何完成這一系列任務。由強化學習的基本概念過度到馬爾科夫決策過程,通過實例演示如何通過值迭代求解來得出來**的決策。舉例講解Q-Learning算法的原理以及如何講強化學習和深度學習進行結合。最后通過讓AI自動玩游戲的項目實戰實例演示如何實現用強化學習和卷積神經網絡打造DQN網絡模型。

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    • 大數據:深度學習項目實戰-關鍵點定位視頻課程

      12節 2小時54分鐘
      課程目標:
      深度學習項目實戰-關鍵點定位課程以人臉關鍵點檢測為背景,選擇多階段檢測的網絡架構,對于回歸以及多label標簽問題選擇hdf5作為網絡的輸入數據源,實例演示如何制作多標簽數據源并對原始數據進行數據增強。整個網絡架構采用三個階段的模式,從全局檢測到單點校準,基于caffe深度學習框架實現一個既準確又快速的人臉關鍵點檢測模型。對于每一階段,詳解代碼中每一行的意義,帶領大家一步步完成整個網絡模型。

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    • 大數據:深度學習項目實戰視頻課程-人臉檢測

      16節 2小時50分鐘
      課程目標:
      深度學習項目實戰課程從常見的人臉檢測項目開始,通俗理解項目本質以及伴隨的挑戰。從數據的收集預處理開始,一步步帶著大家完成整個人臉檢測的項目,其中涉及了如何使用深度學習框架Caffe完成整個項目的架構,在完成**版的代碼之后進行了詳細評估分析,并給出一篇**會議論文作為學習參考,詳細分析了針對人臉檢測項目**的思想和算法。 

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    • 深度學習**論文算法詳解視頻課程

      16節 3小時45分鐘
      課程目標:
      詳解**的**會議論文的核心算法和思想,所選論文都是當今最主流和最有學習價值的算法如faster-rcnn,深度殘差網絡等。結合算法流程圖,對于每一個復雜的算法總結成通俗易懂的原理思想,即便剛入門這個領域也能快速理解深度學習領域**的算法思想

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    • 人工智能-必備數學基礎視頻課程

      128節 19小時11分鐘
      課程目標:
      數據科學與人工智能必備數學基礎課程旨在幫助同學們快速打下數學基礎,通俗講解其中每一個知識點。課程內容涉及高等數學,線性代數,概率論與統計學,同學們在學習過程中應當以理解為出發點并不需要死記每一個公式,快速掌握核心知識點。課程章節內容較多,零基礎同學按順序學習即可,有基礎的同學們可以按照自己的需求來有選擇的學習!

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