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AI技术领域课程--深度学习

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2576

视频

7.7

课时

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介绍

课程概述

深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。目前，在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习获得了广泛的应用，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。本课程将介绍深度学习算法的知识。

课程目标

通过本课程的学习，使学员： 1、掌握神经网络基础理论。 2、掌握深度学习中数据处理的基本方法。 3、掌握深度学习训练中调参、模型选择的基本方法。 4、掌握主流深度学习模型的技术特点。

考核评价

详细介绍

课程大纲

第1章神经网络基础概念
第2章数据集处理
第3章网络构建
第4章正则化
第5章优化器
第6章初始化
第7章参数调节
第8章深度信念网络
第9章卷积神经网络
第10章循环神经网络

第1章神经网络基础概念

1.1 神经网络基础概念-神经元

（849s）

试看

1.2 神经网络基础概念-感知机

（611s）

试看

1.3 神经网络基础概念-激活函数

（752s）

试看

1.4 神经网络基础概念-前向传播、损失函数

（802s）

试看

1.5 神经网络基础概念-反向传播算法

（143s）

试看

1.6 神经网络基础概念-卷积神经网络

（1152s）

试看

1.7 神经网络基础概念-循环神经网络

（760s）

试看

第2章数据集处理

2.1 数据集处理-数据集

（428s）

试看

2.2 数据集处理-数据集分割

（378s）

试看

2.3 数据集处理-偏差与方差

（633s）

试看

第3章网络构建

3.1 网络构建-网络模型构建

（316s）

试看

3.2 网络构建-超参数设置

（601s）

试看

3.3 网络构建-激活函数选择、损失函数选择

（601s）

试看

第4章正则化

4.1 正则化-过拟合

（657s）

试看

4.2 正则化-数据增强

（326s）

试看

4.3 正则化-L2与L1正则

（446s）

试看

4.4 正则化-Dropout

（493s）

试看

4.5 正则化-提前终止

（122s）

试看

4.6 正则化-随机池化

（247s）

试看

第5章优化器

5.1 优化器

（989s）

试看

第6章初始化

6.1 初始化-初始化的重要性、全零初始化、随机初始化

（412s）

试看

6.2 初始化-Xavier初始化、He初始化

（306s）

试看

第7章参数调节

7.1 参数调节

（923s）

试看

第8章深度信念网络

8.1 深度置信网络

（512s）

试看

第9章卷积神经网络

9.1 卷积神经网络-卷积神经网络回顾

（396s）

试看

9.2 卷积神经网络-经典CNN结构

（853s）

试看

第10章循环神经网络

10.1 循环神经网络-循环神经网络回顾

（263s）

试看

10.2 循环神经网络-RNN变种

（519s）

试看

第11章实验

11.1 实验1

（914s）

试看

11.2 实验2

（1640s）

试看

11.3 实验3

（1458s）

试看

11.4 实验4

（1476s）

试看

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