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  • 深度學習基礎視頻教程深入進階與強化三個階段

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    深度學習基礎視頻教程深入進階與強化三個階段

     

    深度學習基礎進階與強化視頻教程介紹

     

    1、深度學習技術對大多數程序員來說比較神秘而陌生,但是人工智能時代,深度學習技術又是不可或缺、無可替代的這么一項技術,本門課程的推出主要是為那些想要接下來從事人工智能行業的學員奠基鋪路,將來能夠快速面試高薪入職以及勝任人工智能工作中的深度學習技術。

    2、學習深度學習技術是有前提條件的,畢竟這不是一門簡單的技術,機器學習的扎實的基礎是深度學習的前提條件,當然本課程考慮到那些沒有接觸過機器學習的學員,因此本課程首先會從機器學習的課程講解和學習,然后才會學習深度學習基礎教程、進階與強化教程三個階段。

     

    深度學習基礎機器學習介紹

     

    1、從概念上講,機器學習應該算是一門交叉的技術,它不單單指的是計算機或者數學,屬于多門學科相互交叉在一起的技術,除了計算機學科之外還涉及到了數學中的概率學、統計學、算法理論等學科。

    2、機器學習是一門專門研究計算機如何高級的去模擬人類、學習人類的一些學習行為的技術,現階段機器學習也作為人工智能的核心被大家越來越重視,并且逐漸應用到人工智能相關的各個領域中。

     

    深度學習技術概要

     

    1、深度學習是在機器學習的基礎上研究出來的一門技術,這也就是為什么我說學習深度學習必須要先學習機器學習的原因,深度學習最重要的是以神經網絡為基礎,以大數據和計算水平的提升而誕生的一些算法應用。

    2、深度學習技術就現階段而言主要應用的行業范圍包括圖像識別、語音識別、人臉特征識別等高科技領域。

    3、我們日常應用的一些科技產品其實都已經嵌入了深度學習技術,比如安卓手機中的語言識別服務,蘋果手機的siri語音、智能音箱等都在大量使用深度學習技術,未來在大數據領域,深度學習的技術會呈現一個大爆發的趨勢,前去是無可限量的。

     

    第一階段?機器學習深入與強化

     

    機器學習與相關數學初步
    數理統計與參數估計
    矩陣分析與應用
    凸優化初步
    回歸分析與工程應用
    特征工程
    工作流程與模型調優
    最大熵模型與EM算法
    推薦系統與應用
    聚類算法與應用
    決策樹隨機森林和adaboost
    SVM
    貝葉斯方法
    主題模型
    貝葉斯推理采樣與變分
    人工神經網絡
    卷積神經網絡
    循環神經網絡與LSTM
    Caffe&Tensor Flow&MxNet 簡介
    貝葉斯網絡和HMM
    詞嵌入word embedding

     

    機器學習深入與強化課程目錄

     

    第二階段?深度學習基礎課程大綱

     

    課程介紹機器學習介紹上
    課程介紹機器學習介紹下
    深度學習介紹
    基本概念
    決策樹算法
    決策樹應用
    最鄰近規則分類KNN算法
    最鄰近規則KNN分類應用
    支持向量機SVM上
    支持向量機SVM上應用
    神經網絡算法應用上
    神經網絡算法應用下
    簡單線性回歸上
    簡單線性回歸下
    多元線性回歸
    多元線性回歸應用
    非線性回歸 Logistic Regression
    非線性回歸應用
    回歸中的相關度和決定系數
    回歸中的相關性和R平方值應用
    Kmeans算法
    Kmeans應用
    Hierarchical clustering 層次聚類
    Hierarchical clustering 層次聚類應用
    神經網絡NN算法
    支持向量機(SVM)算法(下)應用
    支持向量機(SVM)算法下
    總結

     

    深度學習基礎課程目錄

     

    第三階段?深度學習進階課程大綱

     

    第01章 基本概念高清版
    第02章 軟件包安裝和環境配置總述
    第03章 環境配置分部詳解
    第04章 環境配置分部詳解下
    第05章 手寫數字識別
    第06章 神經網絡基本結構及梯度下降算法
    第07章 隨機梯度下降算法
    第08章 梯度下降算法實現上
    第09章 梯度下降算法實現下
    第10章 神經網絡手寫數字演示
    第11章 Backpropagation算法上
    第12章 Backpropagation算法下
    第13章 Backpropagation算法實現
    第14章 cross-entropy函數
    第15章 Softmax和Overfitting
    第16章 Regulization
    第17章 Regulazition和Dropout
    第18章 正態分布和初始化(修正版)
    第19章 提高版本的手寫數字識別實現
    第20章 神經網絡參數hyper-parameters選擇
    第21章 深度神經網絡中的難點
    第22章 用ReL解決VanishingGradient問題
    第23章 ConvolutionNerualNetwork算法
    第24章 ConvolutionNeuralNetwork實現上
    第25章 ConvolutionNeuralNetwork實現下
    第26章 Restricted Boltzmann Machine
    第27章 Restricted Boltzmann Machine下
    第28章 Deep Brief Network 和 Autoencoder

     

    深度學習進階課程目錄

     

    深度學習視頻教程

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