拉钩教育-大数据高薪训练营2022最新版
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拉钩教育-大数据高薪训练营2022最新版

  拉钩-大数据高薪训练营2022最新版 P8级企业项目实战,全面掌握大数据高薪技能 试看链接  : https://pan.baidu.com/s/1m97RQ-vKGMZAA0BIHSl3tw?pwd=hhq6 章节目录: 拉勾大数据开发高薪 【完结】 ├──01阶段:JavaSE | ├──模块二 Java面向对象编程 | | ├──00.任务一:类和对象 | | ├──01.任务二:方法和封装 | | ├──02.任务三:static关键字和继承 | | ├──03.任务四:多态和特殊类 | | ├──04.任务五:特殊类 | | ├──05.任务六:模块作业 | | └──06.模块直播 | ├──模块三 Java核心类库(上) | | ├──101 任务六:模块作业 | | ├──103 模块直播 | |...
JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密
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JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密

  JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战   专为前端工程师准备的AI课程来了!课程以Tensorflow.js作为主要框架,通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目,帮你理清整个学习体系。   适合人群 只要对机器学习领域感兴趣的 JavaScript 开发者都可以学习 技术储备要求 JavaScript基础、中学数学基础   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1uzAcCk9nKDAv9Wu–I4P1Q 提取码:1ouk [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 23分钟 这一章只有一节,也只有一个目的,就是告诉你为何要学本课程,本课程能教你什么,学之前需要哪些前置知识。 收起列表 视频: 1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学 (22:30) 试看 第2章 机器学习与神经网络简介 试看6 节 | 42分钟 本章会使用中世纪男子脚长、SIRI 语音识别、相亲等大量生动形象的例子,讲解机器学习和神经网络的理论知识。 收起列表 视频: 2-1 机器学习简介 (16:36) 试看 作业: 2-2...
(新版)Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战-同步追更
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(新版)Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战-同步追更

  (新版)Python 分布式爬虫与 JS 逆向进阶实战 20+ 案例 & 可接单级项目,整体提升爬虫实战能力 本课程从 0 到 1 构建完整的爬虫知识体系,精选 20 + 案例,可接单级项目,应用热门爬虫框架 Scrapy、Selenium、多种验证码识别技术,JS 逆向破解层层突破反爬,带你从容抓取主流网站数据,掌握爬虫工程师硬核技能。 你将会学到: 1. 完整的爬虫学习路径 2. 5 种图像识别技术搞定验证码 3. 20+ 案例,接单级实战项目 4. 满足应对网站爬取的N种情况 5. 15+逆向破解技术对抗反爬 6. 掌握面试必备的爬虫技能技巧 适合人群 有 Python 基础,爬虫零基础学员 在校大学生 / 创业者 / 对爬虫开发感兴趣人员 急需提升爬虫开发能力的爬虫工程师 技术储备 Python...
八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密
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八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密

  八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密 这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习,深化前3阶段技术能力,初入机器学习领域。通过对机器学习核心算法的强化练习,你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。 课程大纲: ├──01、最新保姆级计算机视觉学习路线 | ├──【1】初入人工智能 | | ├──PPT | | └──视频 | ├──【2】数学基础&数字图像 | | ├──PPT | | ├──代码 | | └──视频 | ├──【3】数字图像&特征提取 | | ├──PPT | | ├──代码 | | └──视频 | ├──【4】边缘检测&相机模型 | | ├──PPT | | ├──代码 | | └──视频...
专为程序员设计的线性代数课程|完结无密
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专为程序员设计的线性代数课程|完结无密

专为程序员规划的线性代数课程 创新规划+通俗易懂,这一次,bobo教师带你完全学会线性代数! bobo老师专为程序员规划的线性代数课程,全新的课程规划模式,配合编程讲解,回绝单调的例题讲解,而是讲清楚每一个常识点的来龙去脉,完好学习线性代数领域的常识系统,这一次,让你学会线性代数! 合适人群 线性代数怎么学都不会的同学;大学学过线性代数, 可是考完试就忘记,不能真实运用线数的同学; 想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域, 却苦于自己数学根底欠好的同学。 技术储备要求 高中数学根底; 编程部分需求Python3语言根底。 (其他语言,如Java,C++等也可以运用) [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1mV2Bj-kwnOeUFTVSELW4sg 提取码:gex2 –来自百度网盘超级会员V1的分享容[/wm_notice] 章节目录: 第1章 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》4 节 | 61分钟 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》,在这个课程中,咱们将运用编程的方式,学习线性代数,这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数,是同学们深化学习人工智能,机器学习,深度学习,图形学,图画学,密码学,等等许多范畴的根底。从这个课程开端,让咱们真正学懂线性代数!… 收起列表 视频:1-1 《专为程序员规划的线性代数课程》导学 (14:51) 视频:1-2 课程学习的更多补充说明 (17:55) 视频:1-3 线性代数与机器学习 (13:21) 视频:1-4 课程运用环境树立 (14:14) 第2章 全部从向量开端 试看9 节 | 98分钟 向量,是线性代数研讨的根本元素。在这一章,咱们将引进向量。什么是向量?咱们为什么要引进向量?从而,咱们将运用不同的视角看待向量,界说向量的根本运算,领会数学研讨进程中,从底层开端,一点一点向上树立数学大厦的进程:)… 收起列表 视频:2-1 什么是向量. (16:11)试看 视频:2-2...
深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密
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深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密

  深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 深度学习算法工程师必学 本课程运用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对立神经网络(GAN),经过图画分类、文本分类、图画风格转化、图画文本生成、图画翻译等项目,深度把握算法调参以及运用Tensorflow进行编程的能力。   合适人群 如果你现已把握了一门编程语言,想转型人工智能工程师 或者是想系统学习深度学习的在校大学生 或者是短少实战经验的初学者,那么本门课程非常合适你 技术储备要求 Python根底 根本的概率和线代数学根底 TensorFlow根底 机器学习根底 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1a3eVHQYxXuSN5QwZsJGiCQ 提取码:zmyc –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 11分钟 深度学习的导学课程,首要介绍了深度学习的运用范畴、人才需求情况和首要算法。对课程章节、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后到达的程度进行了介绍,让同学们对本课程有根本的知道。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (10:11)试看 第2章 神经网络入门8 节 | 133分钟 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引进性解说,经过若干项目举例解说了深度学习的最新进展。经过解说和实战神经网络中的根本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型,对本课程的根本知识进行全面的解说,包含神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow根底以及模型的Tensorflow代码完成。… 收起列表 视频:2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03) 视频:2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57) 视频:2-3 神经元多输出 (13:02) 视频:2-4 梯度下降...
尚硅谷大数据项目实战提升大神班
IT课程资源大数据&机器学习

尚硅谷大数据项目实战提升大神班

  尚硅谷大数据项目实战提升大神班 尚硅谷大数据项目实战提升大神班本课程带你系统讲解了JavaSE、Hadoop、Spark、Flink等核心技术体系,基于众多的实战开发项目,深入剖析了数据采集、离线数仓、实时分析、实时数仓、推荐和用户画像、在线教育、电商、机器学习等解决方案,让你快速提升实战经验,轻松应对工作中的难题。 项目简介 本项目参考美团、OPPO、知乎等大数据实时数仓项目架构,采用当前主流的实时数据处理框架Flink进行搭建,对接多种数据源,并实现了对结果数据的实时展示,与离线数仓可以无缝对接,真正实现了流批一体,可以无缝满足企业实时数据处理需求。 项目架构 Nginx + SpringBoot + Flume1.9 + Kafka2.4.1 + Flink1.2 + Canal HA + Redis + ElasticSearch + HBase2.0.5 + Phoenix + ECharts + MySQL5.7 + Maxwell + Kibana + ClickHouse + DataV 项目场景 可满足各种行业、不同规模的企业的实时数据处理场景,例如实时分析新用户注册人群、实时显示交易额、实时对账、实时预警等。 技术点 通过分层处理,让实时计算复用性更好,结构更清晰;通过结合MySQL动态配置表实现数据的动态分流;使用HBase + Redis 实现维度数据的管理与关联查询;提供针对不同情境的双流Join解决方案,优化双流Join解决方案;结合keyed state实现数据的去重、计算等功能;实现对于所有需求提供Flink代码和Flink...
Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密
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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密

  Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0为主体,以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托,讲解Tensorflow框架的使用方法,让学员获得灵活使用Tensorflow的能力,达到初级深度学习工程师的水平。 适合人群 想转行到深度学习方向的工程师 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们 技术储备要求 熟悉Python3基础语法 熟悉Linux环境 了解机器学习与深度学习基础知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Xp_BvUvku5mJs6UpCylPQg 提取码:ndup [/wm_tips] 章节目录 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 试看11 节 | 129分钟 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (14:47) 试看 视频: 1-2 Tensorflow是什么 (09:38) 视频: 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 (09:00) 视频: 1-4 Tensorflow2.0架构 (08:17) 试看 视频:...
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目,熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例,尽快进入深度学习领域。 适合人群 目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者,在读研究生 还是在职算法工程师,学习这门课程都能够让你有所收获。 技术储备要求 了解linux环境的基本操作 具备一定机器学习、深度学习基础的学员 有Caffe、TensorFlow基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Eol_gDSG3241rxwvY_5aNg 提取码:vkya [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 23分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (22:58)试看 第2章 目标检测算法基础介绍13 节 | 122分钟 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法(one-stage、two-stage、多任务网络)、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。… 收起列表 视频:2-1 目标检测问题定义 (12:10) 视频:2-2 目标检测问题方法 (15:11)...
专为程序员设计的统计课|完结无密
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专为程序员设计的统计课|完结无密

  专为程序员设计的统计课 数学与编程相结合 为你搭建完善的统计学知识体系   课程将统计学的内容讲的清晰完整,而且在各个章节中,加入了编程部分,更有助于程序员理解统计学。课程将深入浅出地讲解统计学的重要概念和知识点,让同学们彻底学会统计分析。是一门机器学习、数据分析师等前沿职位必须掌握的统计学课程。   适合人群 对统计学感兴趣的同学 想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域,却苦于自己数学基 础不好的同学。 技术储备要求 具备高中数学基础; 编程部分需要具备Python3语言基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1tMZ6M6prPL_oipAKgi7TuA 提取码:nnzw [/wm_tips]   章节目录: 第1章 课程介绍【欢迎学习,学习中有任何疑问请在问答区进行问答,祝愉快学习!】 试看3 节 | 32分钟 本章将介绍统计学的思考方式,统计学的整体框架,学习统计学有什么用,以及统计学与机器学习的密切联系;并对学习此门课程讲解的形式(编程+可视化)和需要具备的知识和技能进行说明,让大家从这个课程开始,真正学懂统计学!… 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (22:26) 试看 视频: 1-2 课程学习的注意事项 (03:26) 视频: 1-3 课程编程环境搭建 (05:56) 第2章 认识数据【必备基础知识,不能跳过】 试看2 节 | 33分钟...
华清远见-嵌入式人工智能课程
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华清远见-嵌入式人工智能课程

  华清远见-嵌入式人工智能课程 随着人工智能时代的到来,嵌入式、人工智能(AI)、物联网(IoT)、5G等新技术不断融合创新,推动新一代智能设备的井喷式发展。我们谈人工智能,已不能简单将其理解为python软件编程,它更多的是一种软硬件结合的技术,涉及到嵌入式、物联网、python编程、机器学习等多种技术的融合,目前人工智能AI与嵌入式和物联网结合的产品非常多。 人工智能时代,嵌入式人工智能更具职业发展“前(钱)”景 职场生命周期,还与个人技术宽度与深度息息相关。智能时代,嵌入式 5G 物联网 python 机器学习等,多种技术不断融合创新,职业发展规划,从业者更应该拓宽技术宽度,为自己长远职业发展增加更多砝码。且从长远规划来讲,嵌入式人工智能应用领域极为广泛,且已被业内实践验证了其长远稳定的商业价值,是更具职业发展“前”景的技术学习方向。 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1zvEZ3YWHVvOuBrmbh0hc9w?pwd=leic 目录大纲: ├──Level 01 C语言 | ├──Day01 必备Linux命令和C语言基础 | | ├──D1-01 环境安装.mp4 97.49M | | ├──D1-02 文件和目录相关命令一.mp4 96.96M | | ├──D1-03 文件和目录相关命令二.mp4 39.78M | | ├──D1-04 vi编辑器的使用一.mp4 119.19M | | ├──D1-05 vi编辑器的使用二.mp4 66.62M | | ├──D1-06 基础知识.mp4...
马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密
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马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密

  马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密 4G互联网时代下的数据已经呈现为爆炸式的增长,5G通信的面世会让数据增长速度提高到指数级的爆发,在这浩瀚的数据海洋中,必须采取行之有效的赋能工具,才能将数据中重要的部分-信息、信息中总结的规律成功运用于商业领域,起到数据决策商业的重要意义。   试看链接:https://pan.baidu.com/s/16DjjzMY70N34mhxqtxK6sA?pwd=rnt2   章节目录: ├──01_AI一期课程资料.zip 3.23G ├──1.概述and特征提取.mp4 570.71M ├──10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4 780.13M ├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.31M ├──12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4 795.66M ├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 737.54M ├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 729.56M ├──15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4 666.97M ├──16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4 688.95M ├──17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能.mp4 2.12G ├──18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G ├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93G ├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.24M ├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47G ├──21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4 1.76G ├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4 2.17G ├──23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解.mp4 1.67G ├──24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72G ├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4...
TL-Python全套实战项目班无密分项
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TL-Python全套实战项目班无密分项

  TL-Python全套实战项目班完结无密 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1P81ddLpxfUOsjSzn_3nvUg?pwd=hz1a 课程目录: 课程1 Python核心编程 01 python核心能力(一) 【回放】预科班1-开班典礼、学习方法和软件安装(5月16日 20:00-21:00) 【回放】预科班2-演示python安装和pycharm安装方法(5月19日 20:00-21:00) 【回放】变量和数据类型的介绍(5月22日 20:00-22:00) 【回放】数据类型常用操作和方法(5月24日 20:00-22:00) 【回放】控制流程(5月26日 20:00-22:00) 【回放】函数基础(5月29日 20:00-22:00) 02 Python核心能力(二) 【回放】函数高级(5月31日 20:00-22:00) 【回放】购物车与异常(6月2日 20:00-22:00) 【回放】字符编码与文件操作(6月5日 20:00-22:00) 【回放】迭代器与生成器(6月7日 20:00-22:00) 【回放】面向对象基础(6月9日 20:00-22:00) 【回放】继承与派生(6月12日 20:00-22:00) 【回放】模块(6月14日 20:00-22:00) 【回放】python核心语法项目1(6月16日 20:00-22:00) 【回放】python核心语法项目2(6月18日 20:00-22:00) 03 开发能力提升(一) 【回放】封装,反射,单例模式,元类(6月21日 20:00-22:00) 【回放】网络-UDP(6月29日 20:00-22:00)...
系统入门深度学习,直击算法工程师完结无密
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系统入门深度学习,直击算法工程师完结无密

  系统入门深度学习,直击算法工程师 结合多领域实用案例,紧跟技术变革,系统掌握高薪技术   想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易,一看就会,一用就废,已然成为很多人进军AI 领域的心魔,自以为理解了框架、算法,但遇到实际问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例,由浅至深、由理论到实操,带你紧跟行业热点,系统入门深度学习,掌握解决实际问题的能力,轻松畅游AI时代!   适合人群 如果你关注前沿技术,对深度学习感兴趣,同时希望探究原理,探索最优解,这门课一定让你有所收获! 技术储备 了解机器学习基本概念 熟悉 Python3 语法以及 Pytorch 的基础操作 环境参数 Pytorch 1.8.1 Python 3.8   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1HYqet9pMcxD1IrhC-o54YA 提取码:td0n [/wm_tips]   章节目录: 第1章 初识深度学习 试看8 节 | 34分钟 本章中将向大家介绍,深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类,并会结合应用现状,与大家讨论技术发展前景,带领同学们初识深度学习。 收起列表 视频: 1-1 系统入门深度学习,从这里轻松开始 (07:44) 试看 视频: 1-2 本章内容介绍 (01:19) 视频: 1-3...
机器学习中的概率统计应用实践|云盘无密
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机器学习中的概率统计应用实践|云盘无密

  机器学习中的概率统计应用实践 聚焦概率统计核心应用,提升机器学习等工程实践能力 概率统计是机器学习,人工智能,计算机科学的基石,算法工程师不懂概率统计很难深入应用,本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题,从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战,带你快速打造算法领域的基础核心能力,打开更广阔的进阶空间。   适合人群 机器学习算法相关方向发展的同学 数据分析领域的职业群体 概率统计、随机过程课程学习的本科、研究生 技术储备 有Python语法基础 有初级本科概率论基础即可 环境参数 Python 3.7及以上   [wm_tips]试看链接:https://www.aliyundrive.com/s/D3cQJzjiFHU[/wm_tips]   章节目录: 第1章 概率统计课程导学 试看1 节 | 7分钟 介绍课程安排以及课前准备工作。 收起列表 视频: 1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学 (06:02) 试看 第2章 统计思维基石:条件概率与独立性6 节 | 35分钟 条件概率是概率统计世界的理论基石,这一讲将从一般性的概率过渡到条件概率,利用条件概率来描述事件之间的独立性,并进行概念延伸:一方面从独立性延伸到条件独立性;另一方面从条件概率延伸到全概率公式,进而引出贝叶斯公式以及先验概率和后验概率的概念… 收起列表 视频: 2-1 本讲知识概览与导引 (01:35) 视频:...
Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密

  Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序   伴随着人工智能技术的发展,深度学习技术变得越来越热门,越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术,展开多个模型的教学,涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术,最终搭建一个人脸智能小程序,完成整个项目的实战应用,最终可以达到算法工程师的初步要求。   适合人群 本课程适合有一定深度学习基础 迫切想要通过实战开发达到技能提升 毕设,求职等开发人员 技术储备要求 1、了解深度学习/机器学习相关基本概念 2、掌握Python3编程语言 3、了解TensorFlow深度学习框架 4、了解Ubuntu基本使用知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/13AnUhlT6gERQxF0jcdy5Wg 提取码:6bgd [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 18分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (17:47)试看 第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识)7 节 | 70分钟 主要介绍深度学习的基础知识,具体包括了深度学习的发展历程、基本概念(前向运算、反向传播、参数优化)、深度学习数学基础(导数、方向导数、偏导数、梯度)等,通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念,为后续课程的学习奠定基础。… 收起列表 视频:2-1 卷积神经网基本概念 (19:12) 视频:2-2 前向运算 (12:03) 视频:2-3 反向传播基本概念 (05:43)...