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转发——谷歌云官方:一小时掌握深度学习和 TensorFlow

2017-02-07 15:59 393 查看
本文转发自新智元,链接如下:

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651992687&idx=2&sn=ac773db1f79828bde0656dd3a6c5fe72&chksm=f121469ec656cf882e44d8fde168987f97bd72ea56c8cb2140842cfdd42bab30c3ae9b73e3e5&mpshare=1&scene=23&srcid=0124GHiSZVXgmMlg6lOyeuOj#rd

首先感谢新智元,这是一个关注机器学习等人工智能领域的微信公众号,有兴趣的建议订阅,我是这个公众号的忠实读者。

这是一个3小时的课程(视频+ppt),本课程为开发者提供简要的深度学习基础知识的介绍,以及 TensorFlow 的教学。

深度学习(又名神经网络)是建立机器学习模型的流行方法,许多开发者使用深度学习实现了他们的想法。如果你想学会深度学习,但又缺少时间,我深有同感。

我大学时有一位数学老师,会对我大喊大叫:“Görner!积分在幼儿园就教过了!”我现在也有同样的感觉,在我阅读大多数免费的深度学习在线资源时,我深感幼儿园教育显然严重缺乏“dropout摇篮曲”、“cross-entropy谜语”和“relu-gru-rnn-lstm怪物故事”之类的知识。然而,这些基本的概念对这些在线资源的许多作者来说是习以为常的。

为了帮助更多开发者不需去念博士学位就能获得深度学习的技巧,我打造了这个速成课程(总长度3小时)。

本课程重点介绍一些基本的网络架构,包括稠密、卷积和循环网络,以及这些网络的训练技巧,如 dropout 或批标准化(batch normalization)。

本课程最初于2016年11月在比利时安特卫普的Devoxx会议上发布。

通过观看课程录像以及学习附注释的ppt,你可以了解如何解决神经网络中的一些经典问题,理解足够的术语和概念,以继续进行深度学习的自学(例如,可以利用TensorFlow的资源学习)。

详细的内容请查看本文开头给出的链接。
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