Practical Deep Learning For Coders, Part 1（1-4）下载

weixin_39820535 2020-06-22 06:30:30

Practical Deep Learning For Coders, Part 1（1-4）
视频共7个，每个大概1个半小时，由于视频太大分成两部分，本部分是课程1-4。
Practical Deep Learning For Coders, Part 1, Base on Torch
taught by Jeremy Howard (Kaggle's #1 competitor 2 years running, and founder of Enlitic). Learn how to build state of the art models without needing gradua
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Practical Deep Learning For Coders, Part 1（5-7）视频共7个，每个大概1个半小时，由于视频太大分成两部分，本部分是课程5-7。 Practical Deep Learning For Coders, Part 1, Base on Torch taught by Jeremy Howard (Kaggle's #1 competitor 2 years running, and founder of Enlitic). Learn how to build state of the art models without needing graduate-level math—but also without dumbing anything down. 1.Image Recognition 2.CNNS 3.Overfitting 4.Embeddings 5.NLP 6.RNNS 7.CNN Architectures

Practical Deep Learning For Coders, Part 1（1-4）视频共7个，每个大概1个半小时，由于视频太大分成两部分，本部分是课程1-4。 Practical Deep Learning For Coders, Part 1, Base on Torch taught by Jeremy Howard (Kaggle's #1 competitor 2 years running, and founder of Enlitic). Learn how to build state of the art models without needing graduate-level math—but also without dumbing anything down. 1.Image Recognition 2.CNNS 3.Overfitting 4.Embeddings 5.NLP 6.RNNS 7.CNN Architectures

pdf格式。Welcome to Part 2: Deep Learning from the Foundations, which shows how to build a state of the art deep learning model from scratch. It takes you all the way from the foundations of implementing matrix multiplication and back-propagation, through to high performance mixed-precision training, t

您的分类器是一个深度学习模型。如前所述，深度学习模型使用神经网络，它最早可追溯到20世纪50年代，并且由于最近的进展而变得强大。另一个关键的背景部分是，深度学习只是机器学习中一个现代的领域。为了理解您在上一节中训练自己的分类模型的本质，您不需要了解深度学习。只需看看您的模型和训练过程如何是这些概念的例子，这些概念适用于一般的机器学习。因此，在本节中，我们将描述机器学习是什么。我们将看看关键概念，并展示它们如何追溯到最初介绍它们的文章。机器学习与常规编程一样，是让计算机完成特定任务的一种方式。

这节课是Fast.ai项目的一个介绍，介绍了课程制作者的一些理念、教学的想法和一部分关于深度学习的概念性的描述，非常休闲。可以当作一个谈话节目来看。

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