视频教程-从零开始深度学习(仅视频课)-深度学习
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视频教程-从零开始深度学习(仅视频课)-深度学习
学习有效期:永久观看
学习时长:1488分钟
学习计划:25天
难度:中
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:陈可心
数据科学家
讲师介绍:香港大学硕士。任职经历包括微软中国(Microsoft),今日头条研发中心,联想香港人工智能中心以及联合国亚太分部。现主要工作是利用深度学习实现基于知识图谱的智能问答。
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「你将学到什么?」
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本课程由浅入深的讲授人工智能、机器学习、深度学习的原理和实现,尤其会重点介绍搜索引擎和自然语言处理等热门技术,不但会用生动的例子帮助学员理解理论知识,还会手把手详细示范动手实践环节,让你能够亲自实现一个智能问答系统。
「课程学习目录」
第1章:统计学习的数学基础 |
1.智能问答深度学习-开篇词 |
2.线性代数1 |
3.线性代数—矩阵的秩 |
4.线性代数2 |
5.线性代数3 |
6.概率论1 |
7.概率论2 |
8.概率论3 |
9.概率论4 |
10.统计学习概述及最大熵模型1 |
11.统计学习概述及最大熵模型2 |
第2章:Python编程语言基础 |
1.如何运行程序1 |
2.如何运行程序2 |
3.常用对象类型1 |
4.常用对象类型2 |
5.语句和语法1 |
6.语句和语法2 |
7.语句和语法3 |
8.语句和语法4 |
9.使用Jupyter Notebook1 |
10.使用Jupyter Notebook2 |
11.使用Jupyter Notebook3 |
12.使用Jupyter Notebook4 |
13.科学计算常用包Numpy1 |
14.科学计算常用包Numpy2 |
15.科学计算常用包Numpy3 |
16.科学计算常用包Numpy4 |
第3章:深度学习初步 |
1.神经网络 1 |
2.神经网络 2 |
3.梯度下降 1 |
4.梯度下降 2 |
5.梯度下降 3 |
6.梯度下降 4 |
7.反向传播 1 |
8.反向传播 2 |
9.反向传播 3 |
10.反向传播 4 |
11.损失函数 1 |
12.损失函数 2 |
13.tensorflow 1 |
14.tensorflow 2 |
15.tensorflow 3 |
16.tensorflow 4 |
17.案例实战 1 |
18.案例实战 2 |
19.案例实战 3 |
20.案例实战 4 |
第4章:深度学习深化 |
1.神经网络全连接层 |
2.损失函数性能评价 1 |
3.损失函数性能评价 2 |
4.损失函数性能评价 3 |
5.损失函数性能评价 4 |
6.随机梯度下降 1 |
7.随机梯度下降 2 |
8.学习率 1 |
9.学习率 2 |
10.学习率 3 |
11.学习率 4 |
12.超参数 1 |
13.超参数 2 |
14.超参数 3 |
15.超参数 4 |
16.循环神经网络 1 |
17.循环神经网络 2 |
18.循环神经网络 3 |
19.循环神经网络 4 |
20.循环神经网络案例 1 |
21.循环神经网络案例 2 |
22.循环神经网络案例 3 |
23.循环神经网络案例 4 |
24.迁移学习与BERT模型 1 |
25.迁移学习与BERT模型 2 |
26.迁移学习与BERT模型 3 |
27.迁移学习与BERT模型 4 |
第5章:智能问答模型实践 |
1.语言模型及词向量概述 1 |
2.语言模型及词向量概述 2 |
3.ES 1 |
4.ES 2 |
5.ES 3 |
6.ES 4 |
7.ES 5 |
8.ES 6 |
9.词袋模型及word2vec简述1 |
10.词袋模型及word2vec简述2 |
11.词袋模型及word2vec简述3 |
12.词袋模型及word2vec简述4 |
13.中文分词之HMM算法和CRF算法1 |
14.中文分词之HMM算法和CRF算法2 |
15.机器阅读理解介绍与实践 1 |
16.机器阅读理解介绍与实践 2 |
17.机器阅读理解介绍与实践 3 |
18.机器阅读理解介绍与实践 4 |
19.NER 1 |
20.NER 2 |
21.NER 3 |
22.NER 4 |
23.神经网络实现简单问答模型 1 |
24.神经网络实现简单问答模型 2 |
25.神经网络实现简单问答模型 3 |
26.神经网络实现简单问答模型 4 |
27.循环神经网络完成问答对话 1 |
28.循环神经网络完成问答对话 2 |
29.循环神经网络完成问答对话 3 |
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「你可以收获什么?」
通过学习实现一个机器学习智能问答系统
掌握使用深度学习完成“问答+检索”等任务
熟悉解决常见自然语言处理任务的技能
熟悉搜索引擎的实现原理
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