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  深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 深度学习算法工程师必学 本课程运用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、对立神经网络（GAN），经过图画分类、文本分类、图画风格转化、图画文本生成、图画翻译等项目，深度把握算法调参以及运用Tensorflow进行编程的能力。   合适人群 如果你现已把握了一门编程语言，想转型人工智能工程师 或者是想系统学习深度学习的在校大学生 或者是短少实战经验的初学者，那么本门课程非常合适你 技术储备要求 Python根底 根本的概率和线代数学根底 TensorFlow根底 机器学习根底 [wm_notice]试看链接：https://pan.baidu.com/s/1a3eVHQYxXuSN5QwZsJGiCQ 提取码：zmyc –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice] 章节目录： 第1章 课程介绍 试看1 节 | 11分钟 深度学习的导学课程，首要介绍了深度学习的运用范畴、人才需求情况和首要算法。对课程章节、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后到达的程度进行了介绍，让同学们对本课程有根本的知道。 收起列表 视频：1-1 课程导学 (10:11)试看 第2章 神经网络入门8 节 | 133分钟 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引进性解说，经过若干项目举例解说了深度学习的最新进展。经过解说和实战神经网络中的根本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型，对本课程的根本知识进行全面的解说，包含神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow根底以及模型的Tensorflow代码完成。… 收起列表 视频：2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03) 视频：2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57) 视频：2-3 神经元多输出 (13:02) 视频：2-4 梯度下降...