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深度學(xué)習(xí)
1694內(nèi)容??
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涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開(kāi)發(fā)與應(yīng)用知識(shí)。
文章
博文
課程
共 272 條
Cuda編程(并行計(jì)算)視頻課程
Cuda編程(并行計(jì)算)視頻課程
滕飛 · 11課時(shí) · 44684人學(xué)習(xí)
9.1 cuda簡(jiǎn)介和環(huán)境搭建
9.2 為什么選擇Cuda
C語(yǔ)言接口回顧
Cuda編程基礎(chǔ)概念串講
人工智能Python之Matplot基礎(chǔ)系列視頻課程
人工智能Python之Matplot基礎(chǔ)系列視頻課程
陸永劍 · 7課時(shí) · 3040人學(xué)習(xí)
Python怎么學(xué)
Anacoda正確的使用姿勢(shì)
Notebook基本使用
matplot之基本框繪制
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻課程淺講:神經(jīng)元到深度學(xué)習(xí)
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻課程淺講:神經(jīng)元到深度學(xué)習(xí)
江永紅 · 2課時(shí) · 4037人學(xué)習(xí)
1.大腦與神經(jīng)元
2.McCulloch-Pitts模型
Darknet車(chē)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)入門(mén)課程(C/C++)
Darknet車(chē)牌識(shí)別實(shí)戰(zhàn)入門(mén)課程(C/C++)
銀河星君 · 9課時(shí) · 905人學(xué)習(xí)
車(chē)牌識(shí)別課程介紹
車(chē)牌識(shí)別方法與車(chē)牌數(shù)據(jù)集介紹
darknet_yolov3車(chē)牌定位模型訓(xùn)練
pytorch車(chē)牌識(shí)別模型訓(xùn)練
PyTorch可視化工具Visdom講解
PyTorch可視化工具Visdom講解
蒙特卡洛家的樹(shù) · 4課時(shí) · 475人學(xué)習(xí)
課程概述
基礎(chǔ)部分
畫(huà)圖和實(shí)際例子
全部課程資料
《Keras深度學(xué)習(xí):入門(mén)、實(shí)戰(zhàn)與進(jìn)階》之深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
《Keras深度學(xué)習(xí):入門(mén)、實(shí)戰(zhàn)與進(jìn)階》之深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
謝佳標(biāo) · 15課時(shí) · 456人學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征定義
神經(jīng)元介紹
常用激活函數(shù)介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)入門(mén)課程(PyTorch/Libtorch)
目標(biāo)檢測(cè)與分類(lèi)實(shí)戰(zhàn)入門(mén)課程(PyTorch/Libtorch)
銀河星君 · 10課時(shí) · 510人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
anaconda正確安裝和搭建虛擬環(huán)境
將python包列表導(dǎo)出到requirements文件并離線
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
人工智能第三篇-深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(下)
人工智能第三篇-深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(下)
蔣老師 · 33課時(shí) · 16人學(xué)習(xí)
課程簡(jiǎn)介
人是怎么學(xué)習(xí)的?
感知機(jī)
好模型的判斷方法
人工智能第二篇-開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)Python
人工智能第二篇-開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)Python
蔣老師 · 78課時(shí) · 531人學(xué)習(xí)
Python簡(jiǎn)介
實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建
一個(gè)簡(jiǎn)單的Python程序
Python的基本概念
人工智能第四篇-深度學(xué)習(xí)提升
人工智能第四篇-深度學(xué)習(xí)提升
蔣老師 · 40課時(shí) · 427人學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)回顧
自制csv數(shù)據(jù)集
圖像基本知識(shí)
自制手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集
XGBoost到DNN:軟件缺陷檢測(cè)優(yōu)化
XGBoost到DNN:軟件缺陷檢測(cè)優(yōu)化
TIGT · 4課時(shí) · 320人學(xué)習(xí)
軟件缺陷檢測(cè)的數(shù)據(jù)概覽
軟件缺陷檢測(cè)案例的特征選擇
軟件缺陷檢測(cè)案例的模型訓(xùn)練和評(píng)價(jià)
軟件缺陷檢測(cè)DNN模型訓(xùn)練和評(píng)價(jià)
人工智能Python之Pandas基礎(chǔ)系列視頻課程
人工智能Python之Pandas基礎(chǔ)系列視頻課程
陸永劍 · 8課時(shí) · 1764人學(xué)習(xí)
Python怎么學(xué)?
Anaconda的正確使用方式
Notebook基本使用
pandas的用處
人工智能起源發(fā)展和展望
人工智能起源發(fā)展和展望
蔣廣超 · 9課時(shí) · 451人學(xué)習(xí)
AI的誕生
AI的三起兩落
什么是AI?
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
1.朱老師帶你學(xué)AI--朱老師科普AI人工智能
1.朱老師帶你學(xué)AI--朱老師科普AI人工智能
朱有鵬 · 29課時(shí) · 32729人學(xué)習(xí)
1.1.1.AI的概念定義和目標(biāo)
1.1.2.AI的努力方向和標(biāo)準(zhǔn)是什么
1.1.3.究竟什么是AI
1.1.4.為什么要研究AI
深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)入門(mén)(PyTorch)
深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)入門(mén)(PyTorch)
銀河星君 · 12課時(shí) · 1017人學(xué)習(xí)
anaconda正確安裝和搭建虛擬環(huán)境
將python包列表導(dǎo)出到requirements文件
卷積網(wǎng)絡(luò)計(jì)算基礎(chǔ)
AlexNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)介紹
電網(wǎng)Python深度學(xué)習(xí)企業(yè)內(nèi)訓(xùn)
電網(wǎng)Python深度學(xué)習(xí)企業(yè)內(nèi)訓(xùn)
陳建平 · 16課時(shí) · 1204人學(xué)習(xí)
OpenCV介紹
YOLO算法模型
pytorch入門(mén)學(xué)習(xí)
python基礎(chǔ)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)入門(mén)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)入門(mén)
金正海 · 15課時(shí) · 126人學(xué)習(xí)
tensorflow - Variable
tensorflow-placeholder
構(gòu)建數(shù)據(jù)
訓(xùn)練模型
深度學(xué)習(xí)入門(mén)指南視頻教程
深度學(xué)習(xí)入門(mén)指南視頻教程
舒暢 · 9課時(shí) · 239人學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)入門(mén)指南概述
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程
ImageNet數(shù)據(jù)集以及ILSVRC比賽
人腦視覺(jué)機(jī)理
深度學(xué)習(xí)之風(fēng)格遷移
深度學(xué)習(xí)之風(fēng)格遷移
蒙特卡洛家的樹(shù) · 10課時(shí) · 456人學(xué)習(xí)
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)介紹
CycleGAN網(wǎng)絡(luò)介紹
InstanceNorm和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
訓(xùn)練過(guò)程代碼詳解
Python3+TensorFlow實(shí)戰(zhàn)入門(mén)視頻課程
Python3+TensorFlow實(shí)戰(zhàn)入門(mén)視頻課程
銀河星君 · 14課時(shí) · 581人學(xué)習(xí)
1.1 課程簡(jiǎn)介
1.2 win10_tensorflow_cpu_anaco
1.3 win10_tensorflow_gpu_anaco
1.3 win10_tensorflow_pycharm環(huán)境
自己動(dòng)手神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)(AI第二冊(cè))
自己動(dòng)手神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)(AI第二冊(cè))
李傳偉 · 22課時(shí) · 1154人學(xué)習(xí)
課程介紹
損失函數(shù)
均方誤差編程實(shí)現(xiàn)
交叉熵誤差及編程
人工智能第一篇-深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(上)
人工智能第一篇-深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)(上)
蔣老師 · 19課時(shí) · 40人學(xué)習(xí)
人工智能與深度學(xué)習(xí)概述
安裝Anaconda
安裝tensorflow與運(yùn)行
實(shí)例:兩數(shù)相加
IPython與Jupyter Notebook實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置和使用視頻教程
IPython與Jupyter Notebook實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置和使用視頻教程
李寧 · 9課時(shí) · 2338人學(xué)習(xí)
Python交互環(huán)境簡(jiǎn)介與IPython安裝
IPython的自動(dòng)補(bǔ)全、查看文檔與快捷鍵
IPython的魔術(shù)方法
Jupyter Notebook簡(jiǎn)介與安裝
Keras深度學(xué)習(xí):入門(mén)、實(shí)踐及進(jìn)階
Keras深度學(xué)習(xí):入門(mén)、實(shí)踐及進(jìn)階
謝佳標(biāo) · 14課時(shí) · 276人學(xué)習(xí)
《Keras深度學(xué)習(xí)入門(mén)、實(shí)踐及進(jìn)階》書(shū)籍介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系
機(jī)器學(xué)習(xí)算法基本原理與R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
主流深度學(xué)習(xí)框架介紹
深度學(xué)習(xí)反向傳播
深度學(xué)習(xí)反向傳播
陳同學(xué) · 6課時(shí) · 182人學(xué)習(xí)
1.深度學(xué)習(xí)反向傳播課程介紹及軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)
核心算子及反向傳播
非線性算法及反向傳播
深度學(xué)習(xí)模型搭建
Tensorflow輕松入門(mén)(AI第三冊(cè))
Tensorflow輕松入門(mén)(AI第三冊(cè))
李傳偉 · 24課時(shí) · 261人學(xué)習(xí)
課程介紹
環(huán)境安裝
開(kāi)始使用
tensorfow基礎(chǔ)1
輕松讀論文:《深度學(xué)習(xí)》 | 翟偉赫解讀 深度學(xué)習(xí)教父、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父綜述深度學(xué)習(xí)探索之路
輕松讀論文:《深度學(xué)習(xí)》 | 翟偉赫解讀 深度學(xué)習(xí)教父、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父綜述深度學(xué)習(xí)探索之路
輕松讀論文 · 5課時(shí) · 383人學(xué)習(xí)
輕松讀論文:《深度學(xué)習(xí)》| 翟偉赫解讀 全文思維導(dǎo)圖
第一課:前言
第二課:深度學(xué)習(xí)演進(jìn)之路
第三課:深度學(xué)習(xí)發(fā)展里程碑
零基礎(chǔ)JAVA案例詳細(xì)講解課程(第1季共8季)-- 多態(tài)接口內(nèi)部類(lèi)
零基礎(chǔ)JAVA案例詳細(xì)講解課程(第1季共8季)-- 多態(tài)接口內(nèi)部類(lèi)
翁老師 · 74課時(shí) · 1852人學(xué)習(xí)
抽象和類(lèi)的概述
類(lèi)的繼承、復(fù)用、多態(tài)初步認(rèn)識(shí)
容器、對(duì)象生命周期、異常處理、并發(fā)編程初步認(rèn)識(shí)
Java與Internet
遙感影像深度學(xué)習(xí)樣本制作
遙感影像深度學(xué)習(xí)樣本制作
能量鳴新 · 8課時(shí) · 712人學(xué)習(xí)
遙感影像深度學(xué)習(xí)樣本簡(jiǎn)介
計(jì)算機(jī)視覺(jué)工具制作樣本
結(jié)合PS制作樣本
只有原始影像
Markdown語(yǔ)法圖文全面詳解教程
Markdown語(yǔ)法圖文全面詳解教程
sunnyDLL · 9課時(shí) · 516人學(xué)習(xí)
Markdown語(yǔ)法圖文全面詳解課程簡(jiǎn)介
分級(jí)標(biāo)題和字體設(shè)置
使用絕對(duì)路徑和相對(duì)路徑插入圖片
插入超鏈接
快速帶你入門(mén)深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)
快速帶你入門(mén)深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)
炮哥帶你學(xué) · 66課時(shí) · 51754人學(xué)習(xí)
快速入門(mén)深度學(xué)習(xí)與實(shí)戰(zhàn)課程先導(dǎo)
深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
深度學(xué)習(xí)環(huán)境安裝
線性回歸與梯度下降法章節(jié)先導(dǎo)
人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言之python實(shí)例學(xué)習(xí)天天練視頻課程
人工智能開(kāi)發(fā)語(yǔ)言之python實(shí)例學(xué)習(xí)天天練視頻課程
劉維 · 10課時(shí) · 2936人學(xué)習(xí)
01開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建及helloworld
02數(shù)組操作10例
03鍵值對(duì)集合及字符串操作
04條件和循環(huán)語(yǔ)句
caffe_ocr深度學(xué)習(xí)入門(mén)視頻
caffe_ocr深度學(xué)習(xí)入門(mén)視頻
銀河星君 · 7課時(shí) · 661人學(xué)習(xí)
1.基于深度學(xué)習(xí)的OCR課程簡(jiǎn)介
2.cuda8.0和cudnn6.0的安裝與配置
3.boost庫(kù)的編譯與安裝
4.OpenBLAS庫(kù)的安裝與配置
DarkNet深度學(xué)習(xí)入門(mén)視頻
DarkNet深度學(xué)習(xí)入門(mén)視頻
銀河星君 · 15課時(shí) · 1401人學(xué)習(xí)
0.Darknet深度學(xué)習(xí)入門(mén)課程簡(jiǎn)介
1.cuda和cudnn的安裝與配置
2.opencv的安裝與配置
3.vs2017的下載與安裝
深度學(xué)習(xí)小白入門(mén)自己動(dòng)手搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AI第一冊(cè))
深度學(xué)習(xí)小白入門(mén)自己動(dòng)手搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(AI第一冊(cè))
李傳偉 · 35課時(shí) · 1715人學(xué)習(xí)
自己動(dòng)手搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程宣傳
課程介紹和開(kāi)發(fā)環(huán)境
從人腦識(shí)別貓開(kāi)始
神經(jīng)元
人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)系列視頻課程之矩陣
人工智能數(shù)學(xué)基礎(chǔ)系列視頻課程之矩陣
陸永劍 · 6課時(shí) · 2109人學(xué)習(xí)
矩陣及矩陣的基本表示
矩陣基本運(yùn)算
幾種特殊矩陣
向量及向量的基本運(yùn)算
紙幣識(shí)別案例與支持向量機(jī)分類(lèi)算法
紙幣識(shí)別案例與支持向量機(jī)分類(lèi)算法
量化金融研究中心 · 3課時(shí) · 60人學(xué)習(xí)
案例數(shù)據(jù)集分析
支持向量機(jī)算法原理
Python中支持向量機(jī)模型和案例的Python代碼分析
《深度學(xué)習(xí)從入門(mén)到精通:基于Tensorflow2》系列之初始深度學(xué)習(xí)
《深度學(xué)習(xí)從入門(mén)到精通:基于Tensorflow2》系列之初始深度學(xué)習(xí)
謝佳標(biāo) · 28課時(shí) · 332人學(xué)習(xí)
課程介紹
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概述
神經(jīng)元結(jié)構(gòu)講解
用python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元demo
《深度學(xué)習(xí)從入門(mén)到精通:基于Tensorflow2》系列之深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
《深度學(xué)習(xí)從入門(mén)到精通:基于Tensorflow2》系列之深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
謝佳標(biāo) · 30課時(shí) · 10人學(xué)習(xí)
課程內(nèi)容介紹
數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
讀取、顯示和保存圖像1
讀取、顯示和保存圖像2
深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建-基于TensorFlow2
深度學(xué)習(xí)環(huán)境搭建-基于TensorFlow2
謝佳標(biāo) · 29課時(shí) · 1804人學(xué)習(xí)
Tensorflow GPU版本所需的軟件環(huán)境準(zhǔn)備
Anaconda的安裝
conda常用命令操作的用法
Tensorflow的安裝及查看(CPU、GPU版)
yolov5 7.0目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)-訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
yolov5 7.0目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)-訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
微智啟 · 14課時(shí) · 326人學(xué)習(xí)
anaconda安裝、修改下載源、創(chuàng)建獨(dú)立環(huán)境
pycharm安裝并添加解釋器和終端
labelimg軟件安裝
labelimg數(shù)據(jù)集標(biāo)注制作
零基礎(chǔ)JAVA案例詳細(xì)講解課程(第2季共8季)-- 容器與異常
零基礎(chǔ)JAVA案例詳細(xì)講解課程(第2季共8季)-- 容器與異常
翁老師 · 24課時(shí) · 230人學(xué)習(xí)
第11章 容器初步認(rèn)識(shí)
泛型和類(lèi)型安全的容器
Arrays和Collections測(cè)試
Collection和Map的實(shí)現(xiàn)類(lèi)測(cè)試
大白話Seq2Seq-原來(lái)Seq這么神奇
大白話Seq2Seq-原來(lái)Seq這么神奇
L先生智能課堂 · 7課時(shí) · 267人學(xué)習(xí)
Seq2Seq之前置知識(shí)之自編碼器
Seq2Seq之前置知識(shí)之RNN和LSTM
Seq2Seq之前置知識(shí)之RNN結(jié)構(gòu)概述
Seq2Seq之概念和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
深度學(xué)習(xí)Caffe(進(jìn)階) 基于Qt的MTCNN 人臉檢測(cè)C++ Inference實(shí)戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)Caffe(進(jìn)階) 基于Qt的MTCNN 人臉檢測(cè)C++ Inference實(shí)戰(zhàn)
浦深 · 22課時(shí) · 14195人學(xué)習(xí)
課程說(shuō)明
vs2013+Qt環(huán)境配置
Qt快速入門(mén)示例
配置caffe的Qt工程
大白話Word2Vec算法-徹底理解詞向量過(guò)程
大白話Word2Vec算法-徹底理解詞向量過(guò)程
L先生智能課堂 · 7課時(shí) · 400人學(xué)習(xí)
Word2Vec之詞向量的引入
Word2Vec兩種訓(xùn)練方式引入
Word2Vec訓(xùn)練方式之CBOW
Word2Vec訓(xùn)練方式之Skip-Gram
大白話神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法--從此愛(ài)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
大白話神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP算法--從此愛(ài)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
L先生智能課堂 · 9課時(shí) · 529人學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)源
了解感知器認(rèn)知過(guò)程
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