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深度学习基础课程
深度学习大讲堂
立即学习
适用人群

本课程适用于对深度学习及其在计算机视觉领域的应用等内容感兴趣的高校学生或者工程技术人员。

课程概述

《深度学习基础课程》,内容高质,重点突出,前后有序。

课程首个章节,由中科院计算所山世光研究员带领大家走进人工智能和深度学习;然后由中科院计算所刘昕博士介绍深度学习的简史和基础,以及卷积神经网络结构演化;接着由中科院计算所博士生邬书哲给大家介绍深度目标检测。
课程的后几章节,由几位讲师介绍深度学习框架TensorFlow,MXNet,以及由中科院计算所博士生潘汀自主开发的Dragon框架(已在GitHub开源)。

部分内容的理解,需要一定的数学基础。
观众可在网易云课堂搜索课程“深度学习数学基础”,进入由深度学习大讲堂推出的另一免费课程,补充前置知识,再开始本课程的学习。  

 

目录
章节1:
人工智能的ABCDE
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章节2:
深度学习简史
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章节3:
深度学习基础
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章节4:
卷积神经网络结构演化
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章节5:
深度目标检测
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章节6:
TensorFlow框架入门
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章节7:
MXNet框架入门
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章节8:
Dragon框架入门
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