视频教程-亲自动手写一个深度学习框架-深度学习

亲自动手写一个深度学习框架

熟悉C/C++、Java、Python等编程语言，熟悉ROS系统； 拥有丰富的嵌入式、计算机视觉和图像处理产品研发经验。领导开发的图像型林火预警系统已经在多处山林应用。

刘高联

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视频教程-亲自动手写一个深度学习框架-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：1093分钟

学习计划：19天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：刘高联

架构师

讲师介绍：熟悉C/C++、Java、Python等编程语言，熟悉ROS系统； 拥有丰富的嵌入式、计算机视觉和图像处理产品研发经验。领导开发的图像型林火预警系统已经在多处山林应用。

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「你将学到什么？」

在开始深度学习项目之前，选择一个合适的框架是非常重要的，因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。Caffe、Tensorflow等框架灵活好用，但也屏蔽了很多技术细节，对我们的学习有很多不利之处！！ 本课程带领大家亲自动手写一个更方便大家使用的深度学习框架，帮助大家理解常用技术的底层实现。具体安排如下： 1.板书完成数学推导，同时画图讲解； 2.基础：Python实现多层感知器； 3.进阶：C++实现深度学习框架； 4.穿插讲解重点的Python、C++知识。 我相信这次学习能给大家带来不一样的体验！！！

 

「课程学习目录」

1.本课程介绍

2.神经元、多层感知器和人工智能

3.理论分析：梯度下降算法

4.理论分析：反向传播算法

5.思路分析：如何利用Python实现多层感知器？

6.Anaconda环境搭建、数据准备

7.代码实践：MLP的前向传播

8.代码实践：MLP的反向传播

9.代码实践：梯度检验

10.代码实践：探索各种激活函数

11.代码实践：探索各种权重初始化

12.代码实践：探索各种优化算法

13.理论分析：BatchNormalization

14.代码实践：BatchNormalization

15.理论分析：CNN的前向传播

16.理论分析：CNN的反向传播

17.深度学习框架Caffe基础入门

18.思路分析：如何设计自己的框架？

19.环境准备：Json、Armadillo、Protobuf

20.代码实践：利用json定义网络结构

21.代码实践：设计内部数据结构——Blob

22.代码实践：加载Mnist数据集到Blob

23.代码实践：逐层构造数据Blob和梯度Blob

24.代码实践：逐层初始化（上）

25.代码实践：逐层初始化（下）

26.代码实践：将Blob切割为mini-batch

27.代码实践：卷积层的前向传播

28.代码实践：激活层、池化层的前向传播

29.代码实践：全连接层、损失层的前向传播

30.代码实践：损失层、全连接层的反向传播

31.代码实践：池化层、激活层的反向传播

32.代码实践：卷积层的反向传播

33.代码实践：模型参数优化和评估

34.添砖加瓦：实现模型微调功能（fine-tune）

35.添砖加瓦：实现SVM损失层

36.添砖加瓦：实现更多的优化器

37.添砖加瓦：实现对L2正则化的支持

38.添砖加瓦：实现Dropout层

39.添砖加瓦：实现BN层和Scale层

40.添砖加瓦：实现通用的图片数据接口

41.总结与展望

 

「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，19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？」

1.掌握深度学习技术的底层细节；

2.拥有属于自己的深度学习框架；

3.掌握Armadillo、protobuf等库的使用；

4.提高面试竞争力；

 

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