深度学习基础 (包括前馈神经网络反向传播和卷积网络反向传播)
聊一聊深度学习(三天肝完深度学习基础,球球让我过吧!!)最近有场考试!!所以来过一遍深度学习,记录一些笔记备考看老师的ppt与花书,双管齐下应对深度学习(保佑我不挂吧!!)废话结束!引言人工智能领域的流派1.符号主义:逻辑主义,心理学派(推理期,心理期)2.连接主义:仿生学派或生理学派(殊途同归,各有所长)机器学
Wesley13 Wesley13
3年前
AI领域最最最稀缺的人才——AI架构师
分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点,分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型,能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》,力图从更宽的视角,梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节,让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https
Wesley13 Wesley13
3年前
AI小白必读:深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清
摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习(DeepLearning)、强化学习(ReinforcementLearning)、迁移学习(TransferLearning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别。一.深度学习:
深度学习与图神经网络研修
深度学习与图神经网络研修时间2022年10月13日—2022年10月17日直播特色:1、采用深入浅出的方法,结合实例并配以大量代码练习,重点讲解深度学习框架模型、科学算法、训练过程技巧。2、能够把握深度学习的技术发展趋势,可以熟练掌握深度学习核心技术、实践技巧,同时针对工作中存在的疑难问题进行分析讲解和专题讨论,有效的提升学员解决复杂问题的能力;3
四儿 四儿
1年前
人脸识别技术的精度提高及其应用
人脸识别技术是一种重要的生物识别技术,广泛应用于安全防护、金融支付、门禁系统等领域。为了提高人脸识别技术的精度,研究人员采用了多种方法,如深度学习、特征提取、图像处理等。其中,深度学习的方法在人脸识别领域取得了很好的效果。通过训练大量的图像数据,深度学习模
胡赤儿 胡赤儿
8个月前
从原理到应用探索深度学习的技术
随着大数据和计算能力的飞速发展,深度学习作为人工智能领域的一个重要分支,已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征,从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其