深度学习的概念源于人工神经网络的研究,而深度学习的过程就是使用多个处理层对数据进行高层抽象,得到多重非线性变换函数的过程。
虽然深度学习的概念看似高大上,让人有种莫名的距离感,实际上它在日常生活中随处可见,比如我们较为熟悉的无人驾驶汽车、电影推荐等。
人工智能、机器学习与深度学习的关系
话虽如此,究竟怎么才能更好地掌握深度学习,零基础又该如何学习呢?
在这,必须先要介绍一下Python。Python作为一门易读、易维护,用途广泛的编程语言,是时下最火的人工智能语言。
与大多数的编程语言相比,Python类似于一个应用商店,里面有各式各样开发好的App,每个App能够解决相应的问题。
如果你需要,拿来用即可。有时候,甚至只需一行代码,就能解决问题。
为了让大家获取一条高效的学习路径,超级数学建模携手唐老师以Python为基础,为你带来实用度与趣味度满分的《Python深度学习》课程!
课程并没有只是灌输大量理论,而是循序渐进,从基础知识结合操作讲起结合案例进行实战训练。
因此,该系列课程不但适合机器学习、深度学习等爱好者和相关科研工作者,还适合编程零基础的小伙伴参与学习。课后唐老师还会及时跟踪答疑。
即便是纯小白,小天相信学习课程不会有太大的压力。
《Python深度学习》课程介绍
(共68学时)
课程大纲
第一章:深度学习概述与计算机视觉挑战(免费试学)
第二章:深度学习必备基础知识点
第三章:最优化与反向传播
第四章:神经网络整体架构
第五章:案例实战CIFAR图像分类任务
第六章:卷积神经网络基本原理
第七章:卷积参数详解
第八章:案例实战CNN网络
第九章:经典网络架构与物体检测任务
第十章:网络模型训练技巧
第十一章:深度学习框架Caffe网络配置
第十二章:Caffe制作数据源
第十三章:Caffe框架小技巧
第十四章:Caffe框架常用工具
第十五章:深度学习框架Tensorflow基本操作
第十六章:Tensorflow框架构造回归模型
第十七章:Tensorflow神经网络模型
第十八章:Tensorflow构建CNN网络
第十九章:Tensorflow加载训练好的模型
第二十章:Tensorflow构建RNN网络
第二十一章:深度学习项目实战-验证码识别
长按识别二维码
即可报名学习
课程特色
学习周期——一个月(学习建议:2小时/周)
课程收益——快速掌握深度学习的基础知识;掌握深度学习的两大主流框架;独立完成项目实战
适用群体
零基础学习者
机器学习、深度学习爱好者
科研工作者,特别是打算迈入人工智能领域的工作者
授课老师
作为主讲人,唐老师将多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识,还有思维和方法。
特别提醒
课程优惠详情
深度学习课程价格——¥298
课程优惠
①新学员
限量发放50元优惠券,公众号后台对话框回复“深度学习”即可领取
②老学员(报名过我们任一付费课程的学员)
评价已报名的课程,并截图发给助教,即可领取55元优惠券
注意事项
①课程咨询交流群:579295081
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
小七微信:zwjlee001
大鱼QQ:210187565
来吧,点击下方“阅读原文”,跟随着老师的脚步,提升自我!