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深度学习之神经网络入门最佳路径

简介:本课程首先介绍机器学习与深度学习,包括机器学习的应用、岗位职责,深度学习的等。然后通过讲解神经元及其衍生模型逻辑斯底回归、目标函数、梯度下降等深度学习基础知识。最后通过Tensorflow来实现课程讲解的模型。实战课已经上线:http://coding.hangzhoufalv.com/class/259.html,欢迎学习

第1章 神经网络入门

对机器学习和深度学习做了引入性讲解,通过若干项目举例讲解了深度学习的最新进展。通过讲解和实战神经网络中的基本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型,对本课程的基本知识进行全面的讲解,包括神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow基础以及模型的Tensorflow代码实现。
课程须知
a)python(最好)或任何一门编程语言基础b)Tensorflow初步了解c)机器学习算法d)基本的概率和线代数学基础(真的非常基础)
老师告诉你能学到什么?
1、机器学习应用举例2、机器学习应用流程与岗位职责3、深度学习最新进展4、神经元结构——二分类与多分类5、逻辑斯底回归模型6、目标函数7、梯度下降8、TensorFlow基础——声明式编程9、Tensorflow实战实现神经元
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