深度学习入门

By Cliff 课程任务:10 个 学习人数: 100+

本课程中将介绍目前深度学习领域中最流行的诸多模型和算法。通过对这些算法的学习,你将能够对深度学习领域有一个清晰的初步认识。 本课程的特色在于不仅仅告诉你如何使用TensorFlow/PyTorch这样的深度学习框架,而且从底层开始逐渐实现一个完整的人工神经网络。 这样的过程有助于你深刻理解人工神经网络内部的构造和特征,从而帮助你在以后的模型构造过程中,更有针对性、更有效率的完成目标。

第4课 卷积神经网络 (计划于2018年5月7日正式上线)
第5课 循环神经网络 (计划于2018年5月14日正式上线)
第6课 深度学习框架 (计划于2018年5月21日正式上线)
第7课 无监督式学习 (计划于2018年5月28日正式上线)
第8课 Seq2Seq文本翻译 (计划于2018年6月6日正式上线)
第9课 VAE图像生成 (计划于2018年6月13日正式上线)
第10课 GAN风格迁移 (计划于2018年6月20日正式上线)

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导师来自北京大学计算机专业的老师和业界一流的工程师,帮助你快速成长

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导师们最大的烦恼就是每天各路公司求他们推荐程序员,快到碗里来

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图文、代码与视频有机结合的实战课程内容,打造真实的项目,最佳实践一网打尽

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随时随地在线学习,记录完整的学习过程与轨迹,沉淀终生受益的代码和内容

本课程中将介绍目前深度学习领域中最流行的诸多模型和算法。通过对这些算法的学习,你将能够对深度学习领域有一个清晰的初步认识。

本课程的特色在于不仅仅告诉你如何使用TensorFlow/PyTorch这样的深度学习框架,而且从底层开始逐渐实现一个完整的人工神经网络。

这样的过程有助于你深刻理解人工神经网络内部的构造和特征,从而帮助你在以后的模型构造过程中,更有针对性、更有效率的完成目标。

课程开放计划:

第1课:神经元与梯度,购买即开放

第2课:线性分类与感知机,2018年1月31日开放

第3课:Softmax回归模型,2018年1月31日开放

第4课:卷积神经网络,2018年2月7日开放

第5课:循环神经网络,2018年2月14日开放

第6课:PyTorch,2018年2月21日开放

第7课:无监督式学习,2018年2月28日开放

第8课:Seq2Seq文本翻译,2018年3月6日开放

第9课:VAE图像生成,2018年3月13日开放

第10课:GAN风格迁移,2018年3月20日开放

David

北大教师,曾创办OSGi中文社区和软件开发协工具onboard

Ricky

天码营技术总监,全栈程序员, DevOps,超级工具控

Harttle

北大物理系出身的Linux极客,追求极致简单,武术发烧友

Cliff

传说中的快刀手,北大计算机应用与设计协会前理事长

Michael

Google工程师,北大信息科学技术学院本硕

Bob

Facebook工程师,北大信息科学技术学院本硕

Hash

北大数字艺术专业毕业,十年设计经历,极限运动爱好者

Li

任职于Twitter、Airbnb,德州扑克世界赌王大赛冠军

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今天天气很好!
今天天气很好! 于 6月1日

怎么不更新了哇.坐等更新哇.

eatwatermelon
eatwatermelon 于 2月6日

感觉999有点贵,如果便宜点我可能就会购买了

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