《深度学习》课程视频（含30份资料）

课程介绍：

本课程以 Python 为主要开发语言，深入浅出，快速上手深度学习技术。学习本课程：

1、能使用程序开发技能完成诸如计算机视觉、自然语言处理等人工智能任务，例如图像识别、智能翻译等；

2、能使用本课程中提供的工具在自己所处行业中，进行具体人工智能技术的设计与实施，使用深度学习技术进行行业数据分析。

本课程会提供基础的数学部分与 Python 程序设计部分的讲解，每一章都包含丰富的实例与项目，协助理解并掌握人工智能与深度学习的相关知识与技能。

课程大纲：

Chapter 1.  基础知识

包含线性代数、概率与数理统计、微积分等深度学习基础数学知识，也涵盖了本课程中能够使用的Python程序设计知识，通过实战编写一个数学游戏实例，为之后的学习打下良好的基础。

Chapter 2.  神经网络

包含从MCP模型到多层感知器的历史发展，详细讲解神经网络的前馈与反馈计算的数学推导与实际项目，实例中包含使用Tensorflow等深度学习系统编写神经网络的方法，并完成数据分析实战。

Chapter 3.  卷积网络

从最基本的卷积算法开始，逐步深入到深层卷积网络，详细讲解卷积网络的特征提取方法，并讲解如何在非图像数据上实施卷积网络进行数据分析，让您能在任何行业寻找合适数据并应用卷积网络。

Chapter 4.  序列网络

本章将包含处理自然语言等时序数据常用的RNN模型与LSTM技术， 以及序列建模、词向量映射等各种自然语言处理技术，丰富的实例将会包含翻译、对话、文本生成等，并让您实践如何使用时序建模技术进行数据预测。

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