介紹了深度學習

進入受歡迎的深度學習領域的幫助這個免費的深度學習課程將幫助您熟悉其基本麵和重要概念與相關實踐的例子。

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初學者
初學者

在介紹了深度學習你學習什麼?

蜱蟲
深度學習基礎
蜱蟲
介紹感知器
蜱蟲
介紹神經網絡

關於這門課

這個在線深度學習課程旨在讓學習者熟悉所有關鍵的深度學習概念目前用於解決實際問題的能力。您將了解的曆史和應用深度學習和理解在DL第二波的作用。理解如何ML與DL,經過深度學習的基本條件稱為人工神經網絡,和理解深度學習基礎。

你也會經曆Tensorflow操場上演示,CNN和神經網絡。學習一套基本層DL的參與和了解激活函數和CNN。獲得知識關於RNN LSTM,類型的聊天機器人,和傳統的接口。深入挖掘深層神經網絡的概念,通過概念,如布爾蓋茨,人工神經元,Rosenblatt神經元感知器,人工神經網絡和他們的詳細機製相關的演示和代碼示例。

渴望深入了解機器學習領域?beplay2018官网很好的學習了最好的人工智能和機器學習課程我們高度重視的學習者。參加你感興趣的項目和獲得證書當然完成驗證你的工業能力。

課程大綱

深度學習是什麼?

這個模塊介紹“深度學習”這個詞,你會通過其定義和一個示例概述。

DL適合和使用DL在哪裏?

通過這個模塊,您將得到一個清晰的想法屬於DL和多深學習,機器學習,人工智能是相互聯係的。你會經過深度學習應用程序理解DL在各個領域的使用。

短暫的曆史

這個模塊可以闡明深度學習並討論技術出現以來的曆史。

為什麼第二波?

這個模塊主要關注需要第二波輸出。你就會明白第二波在深入學習中所起的作用。

毫升與DL

深度學習是機器學習的子集,通過這個模塊,您將了解機器學習之間的細線和深度的學習。為了幫助您更好地理解它,你將會經曆一個汽車分類的例子。

人工神經網絡的介紹

該模塊將介紹主要的概念被稱為人工神經網絡,在深入學習中起著重要作用。你會經曆這些神經網絡的基本結構和功能。

Tensorflow操場上演示

為了提高你的理解深度學習的機製或一個神經網絡模型,此模塊提出了一個TensorFlow操場演示。

深度學習基礎

這個模塊將指導您完成深度學習概念,如人工神經網絡,激活功能,反向傳播前饋網。

層的基本設置

這個模塊會讓你理解的角色層深度學習的基本設置。你會經過致密層,輟學層,卷積1 d, 2 d卷積,MaxPooling 1 d, LSTM細節。

激活函數

這個模塊的深入激活函數,闡述了使用激活函數的線性和非線性的方法。

演示的神經網絡

這個模塊包含實踐課程在神經網絡的實現。

CNN的介紹

此模塊深入討論了CNN。你會介紹卷積神經網絡和卷積操作,徹底了解其機製,經過ReLu和最大池的例子。

RNN & LSTM

這個模塊首先介紹你複發性網絡。您將學習前饋網絡和出現。你也會經曆RNN和LSTM圖解表示了一個徹底的解釋。最後,您將理解長期短期記憶。

聊天機器人與傳統接口的類型

這個模塊首先向你介紹各種用例的類型的聊天機器人。你將會經曆一個圖解chatbot對話框架的解釋和理解其作用。最後,您會通過聊天機器人的對話接口。

演示對美國有線電視新聞網

這個模塊包含一個深入演示在CNN,你將學習它的實現通過Python jupyter和更好地理解CNN與真實世界的例子。

深層神經網絡概述

這個模塊介紹深層神經網絡作為一種監督式學習的方法。你將經曆的重要概念的概述您必須熟悉更好地理解深層神經網絡。

介紹神經網絡

在這個模塊中,首先,你將學習人工神經網絡更好地理解深層神經網絡。你會關注人工神經元及其機製,通過圖解表示。

布爾門和人工神經元

這個模塊討論了布爾蓋茨和幫助您理解如何有效地利用人工神經元的分析工作。

Rosenblatt神經元感知器

這個模塊將幫助您理解Rosenblatt神經元感知器模型及其功能。您還將通過其實現使用Python和理解算法,起主要作用的詳細功能通過代碼示例。

人工神經網絡

該模塊將幫助您更好地理解人工神經網絡的幫助下偏置層的圖。您將了解一個完全連接人工神經網絡所涉及的層,通過人工神經網絡的數學基礎。

我們對課程的學習者說什麼

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介紹了深度學習

通過這門課程,你得到的

時鍾圖標

終身免費訪問

隨時隨地學習

金牌圖標

3.5小時

的自學視頻講座

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常見問題

需要哪些先決條件去學習這個深度學習免費課程?

沒有先決條件需要參加這個在線深度學習免費課程。它是專門為初學者設計的從頭開始學習的概念。

需要多長時間來完成這個免費的深度學習課程?

這個免費的深度學習概論課程包含3.5小時的自學視頻,學習者可以根據自己的便利。

將我一生獲得這個免費的在線課程?

是的。你會一生深訪問這個免費的在線學習課程。

接下來是我的學習後選擇深學習課程?

你可以參加學習的beplay2018官网數據科學和機器學習PG課程由麻省理工學院獲得先進的知識關於機器學習和獲得一個證書當然完成。

學習深入學習值得嗎?

是的,深度學習值得學習,因為它可以用來達到最先進的性能在許多人工智能任務,如圖像分類、目標檢測和語言翻譯。

深度學習用於什麼?

深度學習用於各種任務,包括但不限於圖像識別、自然語言處理、計算機視覺、時間序列預測和推薦係統。

深度學習為什麼這麼流行?

深入學習是如此受歡迎,因為它是一個解決問題的有力工具,它能夠從數據和發現學習模式,人類可能無法看到。其日益普及的重要原因包括其可伸縮性、效率、可用性和高效的方法來解決複雜問題。

工作要求你學習深度學習什麼?

一般的工作深度學習技能的需求包括:

  • 數據科學家
  • 機器學習工程師
  • 研究科學家
  • 人工智能工程師

我將得到一個證書在完成本介紹深度學習課程?

是的,你將獲得一個免費的深度學習證書課程完成後完成所有模塊和測試結束時這個免費的深度學習課程。

我將獲得什麼樣的知識和技能完成這個深度學習課程嗎?

年底前介紹深度學習免費課程,你將會有一個短暫的知識。您將學習各種臨界深度學習的概念和人工神經網絡,CNN,深層神經網絡等等。你會通過各種相關深度學習和了解其不同框架示例。通過深入理解這些概念,你將能夠理解深度學習在實際應用問題。

這深度學習課程要花多少錢?

這深度學習概論課程是由很好的學習學院免費提供。beplay2018官网

有限製多少次我可以把這個深度學習課程?

不,沒有這樣的限製的次數可以達到這個深度學習免費課程。

我可以注冊多個課程從大學學院在同一時間嗎?beplay2018官网

是的,你可以注冊一個以上免費課程提供了很好的學習學院,有效地幫助你的職業發展。beplay2018官网

為什麼選擇這個深度學習beplay2018官网概論課程很好的學習?

beplay2018官网很好的學習學院是一個倡議由領先的電子學習平台,beplay2018官网。beplay2018官网很好的學習學院為您提供免費航空業相關課程,和深度學習的免費課程,使你受歡迎深度學習技能。

誰有資格拿這個深度學習免費課程?

任何初學者誰想熟悉深度學習和學習從基礎到中級水平的概念可以參加這個免費介紹深度學習課程。

參加本課程的步驟是什麼?

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