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(neural network)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supervised learning為主要內容，論述backpropagation的架構，再引述deep learning的implement tools，讓其neural computation具有deep performance and applications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neural system及computation的呈現及計算方式
3. 學習learning algorithm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AI implementation方法及技
6. 學會影像處理的deep computation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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