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99真人官方网站平台|掌握高层抽象数据的方法,迈上数据科学家成长之路

发布时间:2020-01-01 11:46:32 阅读量:1522

99真人官方网站平台|掌握高层抽象数据的方法,迈上数据科学家成长之路

99真人官方网站平台,广州最近的天气越来越暖和了,经常在25℃-28℃之间沉浮,有种下一秒就是夏天的既视感,让小天想起了1956年的夏天。

为什么是1956年呢?因为,那一年,一个现在响彻世界的词诞生了!

1956年夏天,以麦卡赛、罗切斯特等为首的具有远见卓识的年轻科学家在美国达特茅斯大学聚集召开了一次学术会议,会上他们探讨和研究了用机器模拟智能的相关问题,并首次提出了“人工智能”。这就是全球人工智能研究的起点。

随后的几十年间,随着计算机的急速发展,科学家们对人工智能的研究更加深入。2016年的春天,由谷歌alphago和世界顶级围棋高手李世石的人机对战,引爆了全球人工智能浪潮,至此人工智能变得家喻户晓。

李世石对战alphago

实际上,所谓人工智能就是给机器赋予人的智能,让机器能够像人一样思考问题,并作出相应的决策。也就是说,人工智能就是研究如何让计算机完成以往需要人才能胜任的智能工作。

目前机器学习是人工智能中一种较为有效且可行的方法。一般情况下,机器学习使用算法解析数据并从中学习,即可对真实世界中的事件作出决策和预测。

而实现机器学习的一种重要方法就是深度学习,上文提到的alphago主要工作原理就是深度学习+蒙特卡洛树搜索。

人工智能、机器学习与深度学习的关系

那么,深度学习究竟是什么呢?它能做什么呢?

深度学习的概念源于人工神经网络的研究,而深度学习的过程就是使用多个处理层对数据进行高层抽象,得到多重非线性变换函数的过程。

虽然深度学习的概念看似高大上,让人有种莫名的距离感,实际上它在日常生活中随处可见,比如我们较为熟悉的无人驾驶汽车、电影推荐等。

话虽如此,究竟怎么才能更好地掌握深度学习,最高效的学习路径应该是什么样的呢?

在这,必须先要介绍一下2017年编程语言排行榜首位的python。python作为一门易读、易维护,用途广泛的编程语言,是时下最火的人工智能语言。想要掌握深度学习,从掌握python做起。

为此,超级数学建模携手唐宇迪老师以python为基础,为你带来实用度与趣味度满分的《python深度学习》系列课程!

作为深度学习的系列课程,并没有只是灌输大量理论,而是循序渐进,从基础知识结合操作和两大基本框架讲起,再进阶提升,最后结合案例进行实战训练。

因此,该系列课程不但适合机器学习、深度学习等爱好者和相关科研工作者,还适合编程零基础的小伙伴参与学习。课后唐老师还会及时跟踪答疑。

即便是纯小白,小天相信学习课程不会有太大的压力。

关 于 课 程 详 情

【课程信息】

「 学习平台 」

腾讯课堂

「 上课形式 」

课程均为录播视频

「 学习周期 」

建议每周至少学习2小时,一个月内可完成一遍

「 面向人群 」

人工智能、机器学习、深度学习爱好者、

零基础的小白、负基础的小白白

「 答疑形式 」

学习群老师随时答疑,即便是最初级的问题

「 课程资料 」

知识总结、操作详解、案例实战、课后拓展

「 课程内容 」

深度学习课程、tensorflow实战课程

「 课程福利」

开学优惠活动

(活动时间:3月1日—3月7日)

开学季悄然而至,相信很多小伙伴已经陆续返校,为了给大家一个诚意满满的开学豪礼,小天埋头苦干了好几天,给大家捣弄了一波优惠福利,现附上详细说明。活动时间:3月1日—3月7日

《数据科学家成长之路——python深度学习课程》

第一章:深度学习概述与计算机视觉挑战(免费试学)

第二章:深度学习必备基础知识点

第三章:最优化与反向传播

第四章:神经网络整体架构

第五章:案例实战cifar图像分类任务

第六章:卷积神经网络基本原理

第七章:卷积参数详解

第八章:案例实战cnn网络

第九章:经典网络架构与物体检测任务

第十章:网络模型训练技巧

第十一章:深度学习框架caffe网络配置

第十二章:caffe制作数据源

第十三章:caffe框架小技巧

第十四章:caffe框架常用工具

第十五章:深度学习框架tensorflow基本操作

第十六章:tensorflow框架构造回归模型

第十七章:tensorflow神经网络模型

第十八章:tensorflow构建cnn网络

第十九章:tensorflow加载训练好的模型

第二十章:tensorflow构建rnn网络

第二十一章:深度学习项目实战-验证码识别

(报名请长按上图二维码)

《深度学习进阶——tensorflow实战课程》

第一章:tensorflow基本操作

第二章:tensoflow卷积神经网络

第三章:卷积神经网络实战-猫狗识别

第四章:rnn递归神经网络实战

第五章:致敬经典:alexnet网络实战

第六章:tensorboard可视化展示

第七章:tfrecord制作自己的数据集

第八章:cnn应用于文本分类任务

第九章:resnet残差网络

第十章:验证码识别实战

(报名请长按上图二维码)

关 于 学 习 资 料

或许你已经收藏了很多学习干货,但超模君还是很想帮你节约总结干货的时间,以便你可以把更多的时间用于学习与实战。

因此,本次课程主要包含四个方面:

1.默认你是个小白,课程从基础知识讲起,课后提供相应的资料;

2.课程中会对涉及的知识理论和操作流程进行总结,让你牢记于心;

3.课程中涉及的课件代码,已提前上传,方便学习与实战;

4.课后提供实战案例,让你学以致用,增强实操能力。

卷积神经网络的应用

关 于 授 课 老 师

对于唐老师,大家或许有点陌生。不担心,今天过后,你们都会熟悉他的。作为本次课程的主讲老师,他将自己多年的机器学习经验和python使用技巧分享给大家。所以课程不仅是知识,还有思维和方法,你完全可以做到举一反三。

长按下方二维码

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