人工智能深度学习卷积神经网络入门

mark_to_win 2023-01-13 00:22:03

课程名称适应人群
人工智能深度学习卷积神经网络入门学过

"java大数据人工智能培训学校全套教材"系列课程由1000集视频构成,基本就 是1)时下流行的java培训学校主流内部教材,2)和市面上培训学校的通 行的课程体系几乎一样。所以这套课程都能自己学下来,等于上了培训学校一次,完全可以找个java工程师的工作了。

  通过学习卷积神经网络概述,为什么引入神经网络来做识别,判断,预测,训练模型激活函数sigmoid激活函数导数和切线sigmoid激活函数如何求导链式法则梯度梯度下降法与delta法则BP(back propagation)误差逆传播神经网络卷积到底有什么作用?如何做到特征提取池化的名字由来dropoutAnaconda Prompt的用法Jupyter notebook的用法Spyder的用法建立安装Tensorflow所需的Anaconda虚拟环境如何在Anaconda虚拟环境安装Tensorflow与Keras概念等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门。

课程特色:专业细致,偏案例,理论强。

课程软件使用:Anaconda,Spyder,Jupyter notebook

重要声明:

1) 如果感觉噪音大,可以选择不用耳机,加音箱或用电脑原声 

2) 既然我们的名字叫人工智能深度学习卷积神经网络入门,这个课程的特点就在于成本最低的, 让你最快速的,最容易的入门。人工智能深度学习卷积神经网络入门的最大的难点在于入门入不了,从而最终放弃。俗话说师傅领进门,修行在个人。只要入了门了,后面的事都好办。选课前,务必注意本章的学习目标和内容。想学更多,注意后边的课程。

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内容概要:本文介绍了深度学习的基本概念及其与人工智能(AI)和机器学习(ML)的关系。AI是机器展示出的智能行为,ML是实现AI的一种方法,而DL则是实现ML的技术之一,基于人工神经网络。文中详细解释了三种主要的机器学习算法:监督学习(通过标记数据训练)、非监督学习(通过未标记数据训练)和强化学习(无训练数据,适用于机器人和自动驾驶)。深度学习利用多层非线性处理单元进行特征提取和转换,能自动完成特征抽取,尤其擅长处理高维数据。文章还简要介绍了神经网络的学习原理,包括权重更新和损失函数最小化,并展示了卷积神经网络(CNN)及其在图像处理中的应用。最后,提供了使用PyTorch和TensorFlow进行深度学习演示的具体步骤。 适合人群:对人工智能深度学习感兴趣的初学者或有一定编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解AI、ML和DL之间的关系;②掌握不同类型的机器学习算法及其应用场景;③学习深度学习的核心原理和技术,如神经网络、卷积操作和激活函数;④通过具体的操作步骤,实践深度学习模型的构建和训练。 阅读建议:读者应结合实际案例和动手实验来加深对深度学习的理解,特别是通过提供的PyTorch和TensorFlow演示,逐步熟悉深度学习框架的使用。

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