課程介紹：

本課程以 Python 為主要開發(fā)語言，深入淺出，快速上手深度學(xué)習(xí)技術(shù)。學(xué)習(xí)本課程：

1、能使用程序開發(fā)技能完成諸如計算機視覺、自然語言處理等人工智能任務(wù)，例如圖像識別、智能翻譯等；

2、能使用本課程中提供的工具在自己所處行業(yè)中，進(jìn)行具體人工智能技術(shù)的設(shè)計與實施，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行行業(yè)數(shù)據(jù)分析。

本課程會提供基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)部分與 Python 程序設(shè)計部分的講解，每一章都包含豐富的實例與項目，協(xié)助理解并掌握人工智能與深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識與技能。

課程大綱：

Chapter 1.? 基礎(chǔ)知識

包含線性代數(shù)、概率與數(shù)理統(tǒng)計、微積分等深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)知識，也涵蓋了本課程中能夠使用的Python程序設(shè)計知識，通過實戰(zhàn)編寫一個數(shù)學(xué)游戲?qū)嵗?#xff0c;為之后的學(xué)習(xí)打下良好的基礎(chǔ)。

Chapter 2.? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

包含從MCP模型到多層感知器的歷史發(fā)展，詳細(xì)講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前饋與反饋計算的數(shù)學(xué)推導(dǎo)與實際項目，實例中包含使用Tensorflow等深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并完成數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)。

Chapter 3.? 卷積網(wǎng)絡(luò)

從最基本的卷積算法開始，逐步深入到深層卷積網(wǎng)絡(luò)，詳細(xì)講解卷積網(wǎng)絡(luò)的特征提取方法，并講解如何在非圖像數(shù)據(jù)上實施卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，讓您能在任何行業(yè)尋找合適數(shù)據(jù)并應(yīng)用卷積網(wǎng)絡(luò)。

Chapter 4.? 序列網(wǎng)絡(luò)

本章將包含處理自然語言等時序數(shù)據(jù)常用的RNN模型與LSTM技術(shù)， 以及序列建模、詞向量映射等各種自然語言處理技術(shù)，豐富的實例將會包含翻譯、對話、文本生成等，并讓您實踐如何使用時序建模技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《深度学习》课程视频（含30份资料）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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