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私聊课小二
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本章中将向大家介绍,深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类,并会结合应用现状,与大家讨论技术发展前景,带领同学们初识深度学习。
本章将以机器学习中的逻辑回归算法作为引子,展开与其相关的神经网络基础学习。帮助大家认识神经网络的一般结构和实施方法;实践神经网络搭建和训练的过程,并能用神经网络搭建二分类器。
本章将带领大家,学习深度学习中一些重要的组件、优化原理及方法,他们既是神经网络优化的重要准备知识和基础支撑理论,更是所有深度学习训练和优化的基础。
本章将重点学习卷积神经网络,帮助大家理解卷积的意义和各种卷积的变体,学会如何设计、搭建卷积神经网络,并应用解决实际的问题。
本章将带领大家认识序列模型,主要围绕RNN和其变体进行相关讲解。帮助大家理解序列模型和序列数据,并能应用用序列模型处理序列数据的实际问题。
本章将一起学习生成式网络,帮助大家重点掌握GAN网络,理解GAN的原理和背后的数学原理,并能实践如何应用GAN网络构建一个人脸生成器,真正所学及所用。
Transformer作为深度学习研究的重点和热点,日渐受到关注。在本章中,将帮助大家认识注意力机制,掌握Transformer的原理,并能在搭建Transformer的同时巩固对Attention的理解。
本章会带领大家熟悉迁移学习的基本概念,掌握实用得实施迁移学习的方法,并将手把手的教会同学们如何构建迁移学习的项目,解决实际问题。
本章将帮助大家,在掌握半监督学习核心概念的同时,更能基于实际问题,提出半监督学习的解决方案、设计半监督的理论和实施方法,并完成相关项目,循序渐进带领大家学通学会半监督学习。
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