深度学习的完整课程
你会学到什么
使用深度学习对图像、数据和情感进行分类
使用线性回归、多项式回归和多元回归进行预测
用MatPlotLib和Seaborn实现数据可视化
清理输入数据以移除异常值
python的高级用法
MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）|大小解压后:4.66 GB |时长:8小时43分
要求
只是对编程有个基本的了解。剩下的交给我们吧！！
描述
为了避开个人电脑这种僵硬的想法，复杂多样的深层大脑网络被构建并用作学习的基础。深度学习模型不是作为顺序程序工作，而是利用由中枢连接的网络工作——就像人类大脑如何利用大量相关神经元工作一样。它是设计进步、最佳实践和假设的融合，赋予了大量以前无法想象的精明应用。尽管它是一台可编程的机器，但深度学习框架不像普通电脑那样处理信息。一个孤独而深刻的大脑网络由不同的层次组成——层次越多，结果就越精确。尽管如此，他们不是独立工作或交替工作，而是在彼此工作的基础上扩展。虽然大脑网络的工作方式会有所波动，而且不是每一个都以直线设计的方式处理信息，但它们都有相对的结构。Rather再一次用信息的粗糙信息工作，鉴于过去层的预测和分类，每一层用稍微更精炼和简化的再现工作。除了信息和结果层之外，机器在这些层中所做的工作大部分都被掩盖了，这些层也被称为“表观层”。
目录：
第一部分:导言
第1讲深度学习简介
第2讲深度学习介绍-神经网络
第二部分:深度学习模型
第3讲深度学习模型-基础知识
第4讲深度学习模型-详细
第5讲深度学习模型——神经网络及其特征
第六讲深度学习模型——神经网络及其特征
第7讲深度学习模型——神经网络及其特征
第3部分:附加模型
第8讲附加深度学习模型-第1部分
第9讲附加深度学习模型-第2部分
第10讲附加深度学习模型——生成式对抗网络(GAN)
第4节:图书馆
第11讲深度学习平台库-基础知识
第12讲深度学习平台库-基础知识
第13讲深度学习平台库-数据图表实验室
第14讲深度学习平台库- DataGraph实验室结论
第15讲深度学习平台图书馆——the ano和Caffe
第16讲深度学习平台库–tensor flow第1部分
第17讲深度学习平台库- Theano或TensorFlow第2部分
对深度学习和数据科学感兴趣的Python开发人员、编程爱好者、希望拓宽python技能的学生