edu磨課師+ 深度學習 Deep Learning 影音教學 中文發音 繁體中文版(2DVD)
edu磨課師+深度學習DeepLearning影音教學中文發音繁體中文版(2DVD)內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:國立中正大學
課程發展年度:2017
課程類別:資訊工程_電腦

1.細說深度學習的因由、細節、應用、未來，其中細推學習演算法的公式，有助於高中生都可以理解本課程(目前線上課程大都直接display出公式，不易被剛入門的學生所接受)，並配合Python的程式演繹，引發學生對程式設計的興趣。
主要以PPT細說公式，再配合Python程式印證一遍，以加強學生的學習動力及內涵，同時老師將利用去背的功能，隨時與教材互動，以產生teacher-led的教學效果。
2.化繁為簡的課程內容，以圖文並茂的方式重新設計多種的學習模式，讓有興趣的學生可以快速了解學習模式的概念及細節。
3.提供Python的實驗程式碼，讓學生可以輕易操弄多種的學習模式，以輔助學生快速進入深度學習的課程內容中。
4.引導學生操作深度學習目前熱門的套裝軟體，例如CAFFE及CNTK。
5.介紹全世界深度學習的熱門議題，例如AlphaGo、Master、機器人服務等，讓學生了解DeepLearning是一個HotTopic。

【先備能力】
1.高中數學、簡易微積分、機率
2.Python

【學習目標】
1.建立深度學習的基本知識，例如SupervisedLearning,UnsupervisedLearning,PerceptronLearningAlgorithm,PerformanceFunction,SteepestDescent,LMSAlgorithm等。
2.學習DeepLearning的兩大模式：ConvolutionNeuralNetwork及RecurrentNeuralNetwork。
3.學習操作CAFFE及CNTK兩大開放套件。
4.學習如何利用CAFFE及CNTK設計深度學習的應用問題。
5.加強Python的程式設計能力。
課程內容:
001_1.1-為何需要進階的深度學習模式？.mp4
002_1.2-控制vs資料驅動.mp4
003_1.3-定址-vs-結合記憶體.mp4
004_1.4-督導vs非監督學習模式.mp4
005_1.5-基本類神經元結構.mp4
006_1.6-多層類神經網路.mp4
007_2.1-感知模式.mp4
008_2.2-決策邊界.mp4
009_2.3-OR案例分析.mp4
010_2.4-感知學習演算法.mp4
011_3.1-效能函數.mp4
012_3.2-最陡下降.mp4
013_3.3-收斂學習.mp4
014_3.4-牛頓法.mp4
015_4.1-可調線性網路.mp4
016_4.2-最小均差效能函數.mp4
017_4.3-近似最陡下降法.mp4
018_4.4-最小均差演算法.mp4
019_4.5-案例分析.mp4
020_5.1-三層式背傳導演算法(上).mp4
021_5.1.1-三層式背傳導演算法(下).mp4
022_5.2-學習演算法的詳細推導過程(上).mp4
023_5.2.1-學習演算法的詳細推導過程(下).mp4
024_5.3-案例分析.mp4
025_5.4-利用背傳導演算法求函數逼近.mp4
026_6.1-卷積神經網路架構.mp4
027_6.2-卷積層.mp4
028_6.3-線性整流層.mp4
029_6.4-池化層.mp4
030_6.5-完全連通層.mp4
031_7.1-CAFFE簡介.mp4
032_7.2-CIFAR-10資料集.mp4
033_7.3-開始在Windows上Run-Caffe.mp4
034_7.4-開始測試-Caffe.mp4
035_7.5-如何產生及訓練權重模型.mp4
036_7.6-如何建構CNN模型.mp4
037_8.1-循環神經網路的結構.mp4
038_8.2-RNN的基本學習演算法.mp4
039_8.3-RNN的擴展模式.mp4
040_8.4-LSTM的網路結構.mp4
041_9.1-CNTK簡介.mp4
042_9.2-在時間序列上的預測.mp4
043_9.3-CNTK在圖片分類上的應用-資料的準備.mp4
044_9.4-CNTK在圖片分類上的應用-範例程式.mp4
045_9.5-CNTK在圖片分類上的應用-測試及顯示.mp4



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