edu磨課師+ 深度類神經計算及應用 影音教學 中文發音 繁體中文版(3DVD)
edu磨課師+深度類神經計算及應用影音教學中文發音繁體中文版(3DVD)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:2020
課程類別:資訊工程_電腦

類神經網路(neuralnetwork)是模擬人工智慧最基礎的學術領域，有其領域的理論、應用等之豐富度。
本課程選取類神經網路的核心內容，以supervisedlearning為主要內容，論述backpropagation的架構，再引述deeplearning的implementtools，讓其neuralcomputation具有deepperformanceandapplications之效能。
【先備能力】
1.具有微積分、線性代數之基礎
2.能撰寫python的能力
3.具有操作Google開放系統之經驗

【學習目標】
1.了解neuron的計算模型
2.了解複雜neuralsystem及computation的呈現及計算方式
3.學習learningalgorithm的設計、應用、分析等技術
4.學會著名的backpropagation演算法
5.學會Keras及TensorFlow的AIimplementation方法及技
6.學會影像處理的deepcomputation應用問題
課程內容:
001_1.1-Neural-Structure.mp4
002_1.2-Adaptive-Linear-Neuron.mp4
003_1.3-The-Fundamental-Neural-Network.mp4
004_1.4-One-Layer-Neural-Network.mp4
005_1.5-Multiple-Layers-Neural-Network.mp4
006_2.1-The-Concept-of-Perceptron.mp4
007_2.2-The-Linear-Separable-Problem.mp4
008_2.3-The-OR-Separable-Problem.mp4
009_2.4-The-Perceptron-Learning-Algorithm.mp4
010_3.1-Taylor-Expansion.mp4
011_3.2-Performance-Functions.mp4
012_3.3-Steepest-Descent-Approach.mp4
013_3.4-Convergent-Learning.mp4
014_4.1-The-Experimental-Architecture---ADALINE.mp4
015_4.2-MSE-Performance-Function.mp4
016_4.3-Approximate-Steepest-Descent.mp4
017_4.4-LMS-Learning-Algorithm.mp4
018_4.5-Experimental-Testing.mp4
019_5.1-The-Multi-Layer-Architecture-for-Backpropagation-Learning.mp4
020_5.2-The-Backpropagation-Learning-Algorithm.mp4
021_5.3-The-Experimental-Architecture-–-2-3-2.mp4
022_5.4-The-Application-of-Function-Approximation.mp4
023_6.1-Starting-to-Install-Python.mp4
024_6.2-Learning-Data.mp4
025_6.3-LMS-Learning-Practice.mp4
026_6.4-Backpropagation-Learning-Practice.mp4
027_7.1-Basic-Concept-of-Convolution-Neural-Network.mp4
028_7.2-Convolutioanl-Operation.mp4
029_7.3-ReLU-Operation.mp4
030_7.4-Pooling-Operation.mp4
031_7.5-Percetron-Operation.mp4
032_8.1-Basic-Concept-of-Recurrence-Neural-Network.mp4
033_8.2-Basic-RNN-Learning-Algorithm.mp4
034_8.3-More-Concept-of-RNN-Learning-Algorithm.mp4
035_8.4-Long-Short-Term-Memory-RNN.mp4
036_9.1-從TensorFlow中取得MNIST資料集4K.mp4
037_9.2-建立卷積神經網路模型4K.mp4
038_9.3-卷積神經網路模型訓練4K.mp4
039_9.4-卷積神經網路模型測驗4K.mp4
040_9.5-LSTM資料集與讀取資料4K.mp4
041_9.6-產生訓練與驗證資料4K.mp4
042_9.7-長短期記憶模型建立4K.mp4
043_9.8-長短期記憶模型驗證4K.mp4



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