課程介紹：

本課程以 Python 為主要開發語言，深入淺出，快速上手深度學習技術。學習本課程：

1、能使用程序開發技能完成諸如計算機視覺、自然語言處理等人工智能任務，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中，進行具體人工智能技術的設計與實施，使用深度學習技術進行行業數據分析。

本課程會提供基礎的數學部分與 Python 程序設計部分的講解，每一章都包含豐富的實例與項目，協助理解并掌握人工智能與深度學習的相關知識與技能。

課程大綱：

Chapter 1.? 基礎知識

包含線性代數、概率與數理統計、微積分等深度學習基礎數學知識，也涵蓋了本課程中能夠使用的Python程序設計知識，通過實戰編寫一個數學游戲實例，為之后的學習打下良好的基礎。

Chapter 2.? 神經網絡

包含從MCP模型到多層感知器的歷史發展，詳細講解神經網絡的前饋與反饋計算的數學推導與實際項目，實例中包含使用Tensorflow等深度學習系統編寫神經網絡的方法，并完成數據分析實戰。

Chapter 3.? 卷積網絡

從最基本的卷積算法開始，逐步深入到深層卷積網絡，詳細講解卷積網絡的特征提取方法，并講解如何在非圖像數據上實施卷積網絡進行數據分析，讓您能在任何行業尋找合適數據并應用卷積網絡。

Chapter 4.? 序列網絡

本章將包含處理自然語言等時序數據常用的RNN模型與LSTM技術， 以及序列建模、詞向量映射等各種自然語言處理技術，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進行數據預測。

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總結

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）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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