小白也能听懂的人工智能原理

课程资料 [101.53M]

mnist.npz [10.96M]

python-3.8.6-amd64.rar [26.51M]

srivastava14a.pdf [2.74M]

第13课资料.zip [4.29M]

第八节课资料.zip [400.52K]

第二课资料(工程，可视化工具).rar [7.01M]

第九课资料.zip [2.12K]

第六课资料.zip [7.46M]

第七课资料.zip [7.57M]

第三课资料(工程，可视化工具).rar [7.01M]

第十二课资料.zip [4.20M]

第四课资料.rar [7.00M]

第五课资料.zip [7.46M]

第一课资料(文档，工程，可视化工具).rar [8.93M]

1.一元一次函数感知器：如何描述直觉.mp4 [84.30M]

10.卷积神经网络：打破图像识别的瓶颈.mp4 [93.07M]

11. 卷积神经网络：图像识别实战.mp4 [59.74M]

12.循环：序列依赖问题.mp4 [74.81M]

13.lstm网络：自然语言处理实践.mp4 [66.28M]

14.机器学习：最后一节课也是第一节课.mp4 [90.51M]

2.方差代价函数：知错.mp4 [70.08M]

3.梯度下降和反向传播：能改（上）.mp4 [55.64M]

4.梯度下降和反向传播：能改（下）.mp4 [91.11M]

5.激活函数：给机器注入灵魂.mp4 [63.40M]

6.隐藏层：神经网络为什么working.mp4 [64.44M]

7.高维空间：机器如何面对越来越复杂的问题.mp4 [58.92M]

8.初识keras：轻松完成神经网络模型搭建.mp4 [105.84M]

9.深度学习：神奇的deeplearning.mp4 [61.51M]

宣导片：来一场人工智能的奇妙冒险吧~.mp4 [21.01M]