****-深度学习原理详解及Python代码实现-深度学习
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****-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？」
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。
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。
学习本课程的前提是会使用Python语言和Numpy和Matplotlib库。
「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：**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：**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：**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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