edu磨課師+ 深度學習 Deep Learning 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Alpha Go、Master、機器人服務等，讓學生了解Deep Learning是一個Hot Topic。
【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Supervised Learning, Unsupervised Learning, Perceptron Learning Algorithm, Performance Function, Steepest Descent, LMS Algorithm等。
2.學習Deep Learning的兩大模式：Convolution Neural Network及Recurrent Neural Network。
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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