视频课程 人参与 历史评分   更新时间: 30天前 随到随学

课程目标

学习卷积神经网络,误差逆传播,梯度下降法与delta法则,等让大家对人工智能,卷积神经网络快速入门

适用人群

学过前期的课程或已有基础的人。

课程概述

   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,dropout,Anaconda 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



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