深度学习

实现从教中心向学中心转变，实现从知识传授为主向素养培养为主转变，实现从单一的“记忆背诵”学习为主向多种学习方式转变，实现从浅层学习向深度学习转变。

01. What is Deep Learning 02. What is a Neural Network 03. Supervised Learning with Neural Networks 04. Drivers Behind the Rise of Deep Learning 05. Binary Classification in Deep Learning 06. Logistic Regression 07. Logistic Regression Cost Function 08. Gradient Descent 09. Derivatives 10. Derivatives Examples 11. Computation Graph 12. Derivatives with a Computation Graph 13. Logistic Regression Derivatives 14. Gradient Descent on m Training Examples 15. Vectorization 16. More Vectorization Examples 17. Vectorizing Logistic Regression 18. Vectorizing Logistic Regression's Gradient Computation 19. Broadcasting in Python 20. Python-Numpy 21. Jupyter-iPython 22. Logistic Regression Cost Function Explanation 23. Neural Network Overview 24. Neural Network Representation 25. Computing a Neural Network's Output 26. Vectorizing Across Multiple Training Examples 27. Vectorized Implementation Explanation 28. Activation Functions 29. Why Non-Linear Activation Function 30. Derivatives of Activation Functions 。。。。 58. Exponentially Weighted Averages 59. Understanding Exponentially Weighted Averages 60. Bias Correction in Exponentially Weighted Average 61. Gradient Descent with Momentum 62. RMSprop 63. Adam Optimization Algorithm 64. Learning Rate Decay 65. The Problem of Local Optima 66. Tunning Process 67. Right Scale for Hyperparameters 68. Hyperparameters tuning in Practice Panda vs. Caviar 69. Batch Norm 70. Fitting Batch Norm into a Neural Network 71. Why Does Batch Nom Work 72. Batch Norm at Test Time 73. Softmax Regression 74. Training a Softmax Classifier 75. Deep Learning Frameworks 76. TensorFlow 77. Why ML Strategy 78. Orthogonalization 79. Single Number Evaluation Metric 80. Satisfying and Optimizing Metrics 81. train dev test distributions 82. Size of dev and test sets 83. When to change dev test sets and metrics 84. Why human-level performance 85. Avoidable Bias 86. Understanding Human-Level Performance 87. Surpassing Human-Level Performance 88. Improving Your Model Performance 89. Carrying Out Error Analysis 90. Cleaning Up Incorrect Labeled Data 91. Build Your First System Quickly, Then Iterate 92. Training and Testing on Different Distributions 93. Bias and Variance with Mismatched data distributions 94. Addressing Data Mismatch 95. Transfer Learning 96. Multi-Task Learning 97. End-to-End Deep Learning 98. Whether to use End-to-End Learning

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目前无论是网络还是各个平台上，关于香水的知识，均没有一个系统化、专业化，以及全面深入介绍的专题。特别是符合国内人群，契合目前市场需求的。这个专题首先从规范香水香调开始，然后以香调分类为基础，分别介绍不同香调所含的香水知识，同时也详细介绍...

深度学习：走向核心素养（理论普及读本）

深度学习，让教学触及学生心灵！

课程内容：涵盖澳洲65个产区的概况，历史，气候，土壤，种植，酿造工艺，主要品种，代表性酒庄（品牌，酒款），知名酿酒师，葡萄园等……主讲人介绍：光年酒屋村长阿光（陈传光，Jeson）来自福建福清，现居墨尔本，江湖人称村长，被誉为澳洲葡萄酒活字典。#JOR WINES和澳驰光酒业创始合伙人#维多利亚州葡萄酒协会首席葡萄酒顾问#澳洲广东工商联合会葡萄酒顾问 有近8年葡萄酒运作经验，包括:*零售实体店独立开关店等一手操盘经验*酒会、大师班策划主持*盲品大...

高利贷的逻辑江兵深度学习，清代民国民间借贷中的市场机制，清华大学林展博士编，北京林业大学法学学士，清华大学经济学博士，中国人民大学中国史博士后，2016年至今，任教于中国人民大学清史研究所主要研究领域为金融发展史量化历史，合集著作有关生的荷...

这是一本讲述人工智能，尤其是深度学习的历史与未来的书。在这本书中，作者讲述了一群将深度学习带给全世界的企业家和科学家的故事，从谷歌、Facebook、百度等大公司的决策者讲到学术界的领军人物——“深度学习三巨头”，再讲到DeepMind、OpenAI等知名实...

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在互联网时代，通讯工具发达，人与人之间沟通便捷，然而很多人陷入了交往误区——不断地结识人，却几乎没有深入交往，浪费了大量时间和精力，对生活和工作几乎没有帮助

国学经典《滴天髓》解读。

掌握深度学习的数学基础知识，直击神经网络根本原理，深度学习入门教程，人工智能书籍。

本专辑播讲的配套教材为中国人民大学出版社 张正钊、胡锦光主编《行政法与行政诉讼法（第七版））》为了适应教学特点和学习需要，播讲过程中对播讲顺序做了调整，依次为第一编、第三编、第四编、第二编。内容可根据音频标题前编号和标题后页码检索回归教材...

神经网络，机器学习，深度学习，自然语言处理

作为听beyond近20年时间的忠实歌迷，希望通过我独特的视角，为大家介绍一个和普通歌迷心中不太一样的、有深度的beyond

商务英语学习其实并不难，如果方法正确的话。敢问方法是什么，Momo为你解答；敢问路在何方，Momo为你解惑。每日精听节目加练习，相信不久的将来，你的商务英语学习也会有质的飞跃！那时候，看似高大上的商务英语也可以信手拈来，毫无怯意。加入我们吧，英...

《人工智能：深度学习入门到精通》课程主要就人工智能领域相关的深度学习基础、深度学习计算、卷积神经网络+经典网络、循环神经网络+RNN进阶、优化算法、计算机视觉和自然语言处理等。由浅入深，引领学员浸泡式逐步掌握深度学习内容，且侧重技能不同，学员的知识体系会更加全面。腾讯课堂：https://ke.qq.com/course/3234454?tuin=903c7756csdn：https://edu.csdn.net/course/detail/31822想获...

1 迁移学习基本概念   1.1 迁移学习的定义与意义   1.2 迁移学习的类型与应用场景   1.3 迁移学习与其他学习方法的对比2 特征提取方法   2.1 基于深度学习预训练模型的特征提取   2.2 特征提取的实现与应用   2.3 模型选择与特征组合3 微调方...

寒武纪年出品，无水不渡原著我就是一个普通毕业大学狗，好不容易工作找到了，爱情也快来临了，我嗝屁了。不是癌症也不是车祸。是山体滑坡。我就这样死了，死在了旅游回来的路上，死前还吃了一嘴巴的泥。不过我又活了，变成了一只黑豹的崽儿，一年多后终于...