人工智能深度学习入门视频课程

课程介绍：

课程内容主要包括：1.神经网络必备基础；2.神经网络整体架构分析；3.动手实现神经网络模型。旨在用最形象的讲解带领大家一步步攻克复杂的神经网络模型。整体风格通俗易懂，用接地气的方式带领大家入门深度学习。

〖课程目录〗:

• | └──9、人工智能深度学习入门视频课程
• | | ├──1-1 深度学习要解决的问题【www.ko996.com】.mp4 20.96M
• | | ├──1-2 深度学习应用领域【www.ko996.com】.mp4 58.45M
• | | ├──1-3 计算机视觉任务【www.ko996.com】.mp4 19.49M
• | | ├──1-4 视觉任务中遇到的问题【www.ko996.com】.mp4 36.98M
• | | ├──1-5 得分函数【www.ko996.com】.mp4 19.11M
• | | ├──1-6 损失函数的作用【www.ko996.com】.mp4 32.59M
• | | ├──1-7 前向传播整体流程【www.ko996.com】.mp4 38.46M
• | | ├──2-1 梯度下降通俗解释（以线性回归算法为例，神经网络也是如此）【www.ko996.com】.mp4 20.56M
• | | ├──2-2 参数更新方法【www.ko996.com】.mp4 25.80M
• | | ├──2-3 优化参数设置【www.ko996.com】.mp4 26.75M
• | | ├──2-4 返向传播计算方法【www.ko996.com】.mp4 24.79M
• | | ├──2-5 神经网络整体架构【www.ko996.com】.mp4 31.40M
• | | ├──2-6 神经网络架构细节【www.ko996.com】.mp4 43.75M
• | | ├──2-7 神经元个数对结果的影响【www.ko996.com】.mp4 41.85M
• | | ├──2-8 正则化与激活函数【www.ko996.com】.mp4 26.73M
• | | ├──2-9 神经网络过拟合解决方法【www.ko996.com】.mp4 36.74M
• | | ├──3-1 神经网络整体框架概述【www.ko996.com】.mp4 23.26M
• | | ├──3-10 完成全部迭代更新模块【www.ko996.com】.mp4 58.53M
• | | ├──3-11 手写字体识别数据集【www.ko996.com】.mp4 39.55M
• | | ├──3-12 算法代码错误修正【www.ko996.com】.mp4 53.91M
• | | ├──3-13 模型优化结果展示【www.ko996.com】.mp4 48.93M
• | | ├──3-14 测试效果可视化展示【www.ko996.com】.mp4 56.72M
• | | ├──3-2 参数初始化操作【www.ko996.com】.mp4 43.15M
• | | ├──3-3 矩阵向量转换【www.ko996.com】.mp4 32.17M
• | | ├──3-4 向量反变换【www.ko996.com】.mp4 35.44M
• | | ├──3-5 完成前向传播模块【www.ko996.com】.mp4 35.15M
• | | ├──3-6 损失函数定义【www.ko996.com】.mp4 36.24M
• | | ├──3-7 准备反向传播迭代【www.ko996.com】.mp4 30.38M
• | | ├──3-8 差异项计算【www.ko996.com】.mp4 42.78M
• | | ├──3-9 逐层计算【www.ko996.com】.mp4 38.62M
• | | ├──神经网络-代码实现.zip 5.16M
• | | ├──神经网络.pdf 5.99M
• | | └──神经网络代码实现.txt 0.12kb

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