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A计划 | 永久版 | 一年期 |
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Unity | 限时发售 | 正常在售 |
Unreal | 限时发售 | 正常在售 |
JavaEE | 限时发售 | 正常在售 |
Python | 限时发售 | 暂无 |
微信小程序 | 限时发售 | 暂无 |
对于想要入行人工智能,深度学习是必须要学习的,这个课程也为后面的计算机视觉等的方向课程打下基础,我们会讲解TensorFlow的基本使用,会讲解深度神经网络中的激活函数,神经网络的构建,损失函数,优化方法,正则化,以及卷积神经网络。当然我们也会结合案例。会讲解①鸢尾花案例,会用机器学习和深度学习两种方式实现;②通过全连接网络的方式完成手写数字识别;③通过LeNet-5这个简单的卷积神经网络完成手写数字识别。
会讲解TensorFlow的基本使用,会讲解深度神经网络中的激活函数,神经网络的构建,损失函数,优化方法,正则化, 以及卷积神经网络。当然我们也会结合案例。会讲解①鸢尾花案例,会用机器学习和深度学习两种方式实现;②通过全连接网络的方式 完成手写数字识别;③通过LeNet-5这个简单的卷积神经网络完成手写数字识别。
①会一点数据分析的知识:包括Matplotlib,numpy即可,这个可以在siki学院找到老师的课程学习一下
②一点机器学习的知识:机器学习的流程,最好会线性回归,逻辑回归,KNN这些简单的算法,知道梯度下降的概念。
1.对TensorFlow和深度神经网络感兴趣的同学
2.会一点机器学习的知识:机器学习的流程,最好会线性回归,逻辑回归,KNN这些简单的算法,知道梯度下降的概念
SiKi学院(www.sikiedu.com)每周更新大量编程视频教程。(游戏开发、移动开发、Unity、虚幻Unreal、Java、Web开发、JavaEE、C语言、Python、C++、VB、JavaScript、C#、PHP、SQL、Objective-C、Go、Swift、数据挖掘、搜索算法、全栈工程师、Hadoop、区块链、人工智能、前端开发、Android、iOS、服务器端编程、大数据、Linux、UI设计、游戏美术、3DSMax、Maya)
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