用神经网络构造图像和语言识别系统视频教程-陈屹-专题视频课程
用神经网络构造图像和语言识别系统视频教程—346人已学习
课程介绍
该视频课程内容包括五大章节，分别是深度学习和神经网络理论基础（神经元、激活函数、矩阵实现、反向传播算法、梯度算法）、用Python从零实现图片识别神经网络、神经网络项目实战、运用深度学习实现计算机视觉识别、使用神经网络进行自然语言处理（word embedding、单词向量化、skip-gram、RNN、LSTM）。
课程收益
1， 深度学习的基本概念
2，理解神经网络的基本数学模块
3，快速构建一个手写数字识别系统
4，机器学习的本质思考
5，利用深度学习开发计算机视觉识别系统
6，利用深度学习构建语义分析系统
讲师介绍
陈屹 更多讲师课程
拥有十年软件开发经验，曾经在realnetworks, 微软等知名公司担任软件工程师职位。 精通c/c /java/javascript/phtyon, 实践经验丰富，乐于追根刨底，对数学，对算法，对各种技术原理始终抱有无止境的好奇之心。
课程大纲
第1章:深度学习和神经网络的理论基础
1. 什么是深度学习 32:27
2. 快速构建一个手写数字识别系统 36:03
3. 神经网络基本数据结构-tensor 27:54
4. 详解神经元和激活函数 30:26
5. 使用矩阵实现神经网络数据加工链 28:51
6. 通过反向传播算法回传误差改进链路权重 24:22
7. 矩阵运算及梯度下降法进行神经网络迭代训练 31:44
8. 手算梯度下降法，详解神经网络迭代训练过程 35:15
第2章:用Python从零实现图片识别神经网络
1. 基本框架搭建 24:28
2. 实现网络的训练功能 26:12
3. 训练网络，识别手写数字图片 20:19
4. 透过神经网络的内在灵魂与柏拉图的哲学理念 21:22
第3章:神经网络项目实践
1. 用神经网络识别影评正负能量 29:37
2. 利用神经网络给新闻稿分类 29:03
3. 使用神经网络预测房价中位数 29:53
4. 重要概念深入解析 26:52
第4章:运用深度学习实现计算机视觉识别
1. 卷积网络入门 27:52
2. 从零开始构建识别猫狗图片的卷积网络 23:38
3. 使用预先训练网络和特征提取大力提升图片识别率 25:47
4. 视觉化展示网络的学习过程 16:41
第5章:使用神经网络进行自然语言处理
1. word embedding,单词向量化 29:00
2. skip-gram，单词向量化算法的数学原理 35:52
3. 使用预训练的单词向量来识别影评情绪 28:00
4. RNN，具备记忆功能的神经网络 19:04
5. LSTM网络实例详解 17:18
6. GRU网络高级应用实例 28:38
7. 使用RNN和CNN混合的’鸡尾酒疗法’，提升网络对文本的识别正确率 18:00
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课程介绍
该视频课程内容包括五大章节，分别是深度学习和神经网络理论基础（神经元、激活函数、矩阵实现、反向传播算法、梯度算法）、用Python从零实现图片识别神经网络、神经网络项目实战、运用深度学习实现计算机视觉识别、使用神经网络进行自然语言处理（word embedding、单词向量化、skip-gram、RNN、LSTM）。
课程收益
1， 深度学习的基本概念
2，理解神经网络的基本数学模块
3，快速构建一个手写数字识别系统
4，机器学习的本质思考
5，利用深度学习开发计算机视觉识别系统
6，利用深度学习构建语义分析系统
讲师介绍
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拥有十年软件开发经验，曾经在realnetworks, 微软等知名公司担任软件工程师职位。 精通c/c /java/javascript/phtyon, 实践经验丰富，乐于追根刨底，对数学，对算法，对各种技术原理始终抱有无止境的好奇之心。
课程大纲
第1章:深度学习和神经网络的理论基础
1. 什么是深度学习 32:27
2. 快速构建一个手写数字识别系统 36:03
3. 神经网络基本数据结构-tensor 27:54
4. 详解神经元和激活函数 30:26
5. 使用矩阵实现神经网络数据加工链 28:51
6. 通过反向传播算法回传误差改进链路权重 24:22
7. 矩阵运算及梯度下降法进行神经网络迭代训练 31:44
8. 手算梯度下降法，详解神经网络迭代训练过程 35:15
第2章:用Python从零实现图片识别神经网络
1. 基本框架搭建 24:28
2. 实现网络的训练功能 26:12
3. 训练网络，识别手写数字图片 20:19
4. 透过神经网络的内在灵魂与柏拉图的哲学理念 21:22
第3章:神经网络项目实践
1. 用神经网络识别影评正负能量 29:37
2. 利用神经网络给新闻稿分类 29:03
3. 使用神经网络预测房价中位数 29:53
4. 重要概念深入解析 26:52
第4章:运用深度学习实现计算机视觉识别
1. 卷积网络入门 27:52
2. 从零开始构建识别猫狗图片的卷积网络 23:38
3. 使用预先训练网络和特征提取大力提升图片识别率 25:47
4. 视觉化展示网络的学习过程 16:41
第5章:使用神经网络进行自然语言处理
1. word embedding,单词向量化 29:00
2. skip-gram，单词向量化算法的数学原理 35:52
3. 使用预训练的单词向量来识别影评情绪 28:00
4. RNN，具备记忆功能的神经网络 19:04
5. LSTM网络实例详解 17:18
6. GRU网络高级应用实例 28:38
7. 使用RNN和CNN混合的’鸡尾酒疗法’，提升网络对文本的识别正确率 18:00
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