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課程目標(biāo)

學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，誤差逆?zhèn)鞑?，梯度下降法與delta法則，等讓大家對(duì)人工智能，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速入門

適用人群

學(xué)過前期的課程或已有基礎(chǔ)的人。

課程概述

   時(shí)下流行的java培訓(xùn)學(xué)校主流內(nèi)部教材，2）和市面上培訓(xùn)學(xué)校的通 行的課程體系幾乎一樣。所以這套課程都能自己學(xué)下來，等于上了培訓(xùn)學(xué) 校一次，完全可以找個(gè)java工程師的工作了。

   通過學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述，為什么引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來做識(shí)別，判斷，預(yù)測(cè)，訓(xùn)練模型，激活函數(shù)，sigmoid激活函數(shù)，導(dǎo)數(shù)和切線，sigmoid激活函數(shù)如何求導(dǎo)，鏈?zhǔn)椒▌t，梯度，梯度下降法與delta法則，BP（back propagation）誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積到底有什么作用？如何做到特征提取，池化的名字由來，dropout，Anaconda Prompt的用法，Jupyter notebook的用法，Spyder的用法，建立安裝Tensorflow所需的Anaconda虛擬環(huán)境，如何在Anaconda虛擬環(huán)境安裝Tensorflow與Keras概念等讓大家對(duì)人工智能，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速入門。

   課程特色：專業(yè)細(xì)致，偏案例，理論強(qiáng)。

   課程軟件使用：Anaconda，Spyder，Jupyter notebook