深度学习原理详解及Python代码实现

大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

白勇

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视频教程-深度学习原理详解及Python代码实现-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：699分钟

学习计划：12天

难度：低

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

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「你将学到什么？」

【为什么要学习这门课程】

深度学习框架如TensorFlow和Pytorch掩盖了深度学习底层实现方法，那能否能用Python代码从零实现来学习深度学习原理呢？

本课程就为大家提供了这个可能，有助于深刻理解深度学习原理。

左手原理、右手代码，双管齐下！

本课程详细讲解深度学习原理并进行Python代码实现深度学习网络。课程内容涵盖感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络，并使用Python 3及Numpy、Matplotlib从零实现上述神经网络。本课程还讲述了神经网络的训练方法与实践技巧，且开展了代码实践演示。课程对于核心内容讲解深入细致，如基于计算图理解反向传播算法，并用数学公式推导反向传播算法；另外还讲述了卷积加速方法im2col。

【课程收获】

本课程力求使学员通过深度学习原理、算法公式及Python代码的对照学习，摆脱框架而掌握深度学习底层实现原理与方法。

本课程将给学员分享深度学习的Python实现代码。课程代码通过Jupyter Notebook演示，可在Windows、ubuntu等系统上运行，且不需GPU支持。

【优惠说明】

课程正在优惠中！

备注：购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975

【相关课程】

学习本课程的前提是会使用Python语言以及Numpy和Matplotlib库。

【课程内容导图及特色】

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程介绍

第2章：深度学习的发展与应用

1.深度学习的发展简史与特点

2.深度学习的典型应用

第3章：神经网络基本知识

1.神经元

2.感知机

3.多层感知机

4.Python代码实现：逻辑门运算

5.Python代码实现：激活函数

6.Python代码实现：感知机

7.Softmax函数与多分类

8.多层感知机应用：MNIST手写数字数据集

9.多层感知机应用：MNIST数据集实践

第4章：神经网络的学习

1.训练流程、优化目标、损失函数

2.梯度下降算法

3.反向传播算法简要介绍

4.基于计算图理解反向传播

5.反向传播算法的数学推导

6.批量梯度下降策略

7.梯度下降改进优化算法

8.Python代码实现：梯度计算

9.Python代码实现：梯度下降改进优化算法

10.Python代码实现：优化算法比较

11.Python代码实现：全连接层

12.Python代码实现：全连接网络训练MNIST数据集

第5章：神经网络实践技巧

1.数据增强

2.数据预处理

3.参数初始化

4.超参数设定

5.过拟合与避免

6.网络正则化

7.Python实现：dropout层

8.Python代码实现：MNIST数据集上梯度下降优化比较

9.Python代码实现：权重初始化

10.Python代码实现：批归一化

11.Python代码实现：权重衰减

12.Python代码实现：超参数搜索

第6章：卷积神经网络的原理与实现

1.常用神经网络模型

2.卷积神经网络：网络架构

3.卷积神经网络：卷积层

4.卷积神经网络：卷积加速方法img2col

5.卷积神经网络：激活函数层

6.卷积神经网络：池化层

7.卷积神经网络：批归一化层

8.卷积神经网络：全连接层

9.卷积神经网络：运算过程动图演示

10.卷积神经网络：LeNet-5

11.Python代码实现：im2col

12.Python代码实现：卷积层

13.Python代码实现：激活函数层

14.Python代码实现：池化层

15.Python代码实现：批归一化层

16.Python代码实现：MNIST数据集上卷积神经网络训练

第7章：循环神经网络的原理与实现

1.循环神经网络 RNN

2.循环神经网络 LSTM

3.循环神经网络 GRU

4.自然语言处理：语言模型、词嵌入、perplexity

5.自然语言处理：PTB文本数据集

6.Python代码实现：RNN

7.Python代码实现：LSTM

8.Python代码实现：GRU

9.Python代码实现：使用RNN训练PTB数据集

10.Python代码实现：使用LSTM训练PTB数据集

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