视频教程-深度学习入门视频课程-深度学习

深度学习入门视频课程

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-深度学习入门视频课程-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：371分钟

学习计划：7天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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「你将学到什么？」

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课程首先通俗讲解神经网络核心知识点再对整体网络构架进行分析与实例应用，针对计算机视觉与自然语言处理两大核心模块分别讲解CNN与RNN网络模型。项目实战选择当下最主流的tensorflow框架并基于2版本展开案例实战。整体风格通俗易懂，最接地气的深度学习入门实战课程！

 

「课程学习目录」

第1章：深度学习必备基础知识点

1.深度学习要解决的问题（PPT下载---->）

2.深度学习应用领域

3.计算机视觉任务

4.视觉任务中遇到的问题

5.得分函数

6.损失函数的作用

7.前向传播整体流程

第2章：神经网络整体架构解读

1.返向传播计算方法

2.神经网络整体架构

3.神经网络架构细节

4.神经元个数对结果的影响

5.正则化与激活函数

6.神经网络过拟合解决方法

第3章：卷积神经网络模型（CNN）

1.卷积神经网络应用领域

2.卷积的作用

3.卷积特征值计算方法

4.得到特征图表示

5.步长与卷积核大小对结果的影响

6.边缘填充方法

7.特征图尺寸计算与参数共享

8.池化层的作用

9.整体网络架构

10.VGG网络架构

11.残差网络Resnet

12.感受野的作用

第4章：词向量模型通俗解读

1.词向量模型通俗解释

2.模型整体框架

3.训练数据构建

4.CBOW与Skip-gram模型

5.负采样方案

第5章：RNN模型与LSTM情感分析实战

1.RNN模型解读

2.任务目标与数据介绍

3.RNN模型输入数据维度解读

4.数据映射表制作

5.embedding层向量制作

6.数据生成器构造

7.双向RNN模型定义

8.自定义网络模型架构

9.训练策略指定

10.训练文本分类模型

第6章：CNN猫狗识别实战

1.猫狗识别任务与数据简介

2.卷积网络涉及参数解读

3.网络架构配置

4.卷积模型训练与识别效果展示

 

「7项超值权益，保障学习质量」

• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

• 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

• 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

• 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

• 大牛技术大会视频

2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

• APP+PC随时随地学习

满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握开发、编程技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是编程经验不够丰富，没有竞争力，程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课，7天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握深度学习知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

掌握深度学习必备经典网络模型

熟练使用TF框架构建基本网络架构

将神经网络应用到实际数据任务中

熟练使用TF进行建模实战

 

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