是否想知道像 OpenAI ChattgPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney, 和稳定传播这样的人工智能技术是如何真正发挥作用的? 在这个过程中,你会学到这些突破性应用的基础。
这个课程将让你开始 利用深层学习技巧建立你的第一个人工神经网络
沿着我先前的后勤回归路线, 我们采取这个基本建筑块, 并建造全线非线性神经网络 从大门外,
课程的所有材料都是自由飞弹
我们使用软负函数将以前的二进制分类模式扩大到多个班级,我们利用首要原则得出了称为 ” 背面反向调整 ” 的非常重要的培训方法。
我教你们如何在纽菲的后脑造影, 首先是“慢路 ” , 然后是“快路 ”, 用纽菲特例。接下来,我们使用谷歌的新TensorFlow图书馆实施神经网络。
如果你有兴趣开始深造的旅程 或者对机器学习和一般数据科学感兴趣的话 应该参加这个课程
我们超越了后勤回归和线性回归等基本模式,我给你们展示了一些自动学习特征的东西。
这个课程为您提供了许多实际例子, 以便您真正看到深层次的学习能用于任何方面。
整个课程过程中,我们将做一个课程项目, 它将展示如何预测网站用户行动。 给您提供用户数据, 比如该用户是否在移动设备上,
他们逗留在你们的家,无论他们是否是归来者,也不论他们到过什么时候。
课程结束时的另一个项目向您展示了如何利用深层学习来识别面部表达。 想象一下是否能够根据图片预测某人的情绪!
在让你的脚湿透了基本原理之后,我简要概述了神经网络中一些最新动态――稍作修改的结构及其用途。
注意:如果你已经知道软最大和后向反压, 你想跳过理论, 用更先进的技术加速使用 GPU-优化, 看看我关于这个的后续课程
主题:数据科学:Theano和TensorFlow的实践深造概念
包括更先进的课题, 例如革命神经网络、限制的波尔兹曼机器、自动编码器等等!
但是,您想要在进入更高级的科目之前对课程中的材料非常满意。 本课程的重点是 ” 如何构建和理解 ” ,而不仅仅是 ” 怎样使用 ” 。
任何人都可以在阅读一些文件15分钟后学会使用API。这不是“记住事实”,而是通过实验来“为自己看”。
它会教你如何想象模型内部发生的事情。如果你想要的不仅仅是表面观察机器学习模式,而是给你的课程。
“如果你不能执行,你不明白” 或者伟大的物理学家理查德·费曼说:”我不能创造的东西,我不懂”
我的课程是你们唯一能学习 如何从零开始应用机器学习算法的课程 其他课程将教你怎么把数据输入图书馆
代码线?在对10个数据集做了同样的事情之后, 你意识到你没有学到10件事。你学会了1件东西, 只是重复了同样的3行代码10次…
建议的前提:计算(取衍生物)矩阵算术概率
基本线性模型,如线性回归和物流回归等基础线性模式,例如线性倒退和后勤回归等。 我该如何对待你的课室?
课程,包括免费纽菲课程)