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    【快班】機器讀心術之神經網絡與深度學習
    此課程所屬 【數據分析師專業方向】, 【人工智能職業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
    隨報隨學 共13課 ★★★
    開課時間 課程周期 難易度
    招生中

    立即報名
    網絡 模型 算法 神經網絡 深度學習
    課程介紹
    這是“機器讀心術”系列的第二門課程(另一門課是《機器讀心術之文本挖掘與自然語言處理)。Alphago的秘密將本課程內被揭開!

    深度學習正在引發一場深刻的技術革命,這是人類首次如此接近思維的本質。象手寫體識別,臉像識別這類系統,過去的思路是從業務背景中線提取特征,然后產生若干辨識邏輯,再形成算法編程實現,但對于像imagenet那樣要對上百萬的圖片進行上千個分類識別的問題,以往的技術就傻眼了,別說邏輯,連特征的提取都因為過于復雜而沒辦法進行。現在流行的深度學習網絡的方法,把邏輯隱藏在成百上千萬的神經網絡權值里,讓特征被自動識別與提取,卻能得出讓人吃驚的高準確率。給出通用的框架,通過大量學習數據訓練出合適的權值,權值就是邏輯,這是未來的方向,那種先設計算法敲代碼的日子該一去不復返了,以后甚至程序員的工作都由機器全部完成也不是沒有可能。

    深度學習是傳統神經網絡的發展延伸,隨著AlphaGo的熱潮成為當前機器學習最火熱的前沿方向之一,預計在今后數年以深度學習為主要內容的人工智能將形成繼云計算,大數據后的新熱點,引發創業潮和技術革命,前程無量。我們學習掌握這個領域的知識,可以抓住未來的發展方向。深度學習領域的特點是適合讀的成熟教材幾乎沒有,但有浩瀚如煙的一大堆論文構成整個知識體系的各種細節,所以體系化這些知識,是學習者面對的首要困難。其次,這些領域大多涉及深澀艱難的算法模型,比如Hopfield網絡,受限玻爾茲曼機,自編碼器,卷積神經網絡,深度置信網絡等,基礎稍差的人,估計即使花上幾年去讀,也不可能取得多大的自我進展。知識難以理解的程度超出了很多學習者的極限。所以本課程的目的就是起指路人的作用,為大家選材,整理,融合案例,通過體系化學習提高效率,力爭在數個月時間里系統掌握這個領域的大部分知識并應用到實踐中去。

    我開設這門課的“賣點”就是:用最通俗的語言,從起點開始,由淺入深講解這些機器領域里最深奧的知識,使即使基礎不扎實,理解能力不超群的大眾,也能通過課程掌握這些前沿領域的細節技術,并且應用在自己的場景里去完成某些事情。這不是一項輕松愉快的講授任務,但按照以往在煉數成金上講授諸多同樣具有難度的課程的經驗,以及各位同學的鼓勵鞭策,又給我無窮的力量和信心,堅持下去把課程做完做好。
    課程大綱
    第1課 跌宕起伏70年:神經網絡發展概述;最簡單的神經元仿生:單層感知器
    第2課 線性神經網絡,BP神經網絡,基于梯度下降的各種學習算法
    第3課 BP神經網絡應用,圖像壓縮,信用識別;稀疏自動編碼器與特征提取
    第4課 能聯想和記憶的Hopfield神經網絡,DHNN與DCNN;應用:OCR識別,解決旅行商問題
    第5課 模擬退火算法與Boltzmann機:隨機版的Hopfield神經網絡
    第6課 受限Boltzmann機RBM,應用RBM進行協同過濾
    第7課 深度置信網絡:利用堆疊的RBM進行權值預訓練,應用于圖像編碼與解碼,圖像識別
    第8課 萬能逼近器:徑向基神經網絡;PCA與SVM神經網絡
    第9課 自組織競爭神經網絡,遞歸神經網絡
    第10課 卷積神經網絡;經典應用:MNIST手寫體數字識別,Imagenet圖像識別
    第11課 計算機博弈原理,蒙特卡洛樹搜索,深度學習與AlphaGo,價值網絡與策略網絡的設計,構成和訓練
    第12課 深度學習在自然語言處理中的應用
    第13課 堆疊150層的超深度網絡:深度殘差網絡
    授課講師
    tigerfish,知名數據庫網站ITPUB創始人,知名數據分析網站煉數成金創始人。數據庫專家,數據分析專家,有豐富的IT領域、數學領域的知識經驗。他將帶領他的數據分析團隊完成整個授課工作。
    課程環境
    windows,linux,macos等均可
    授課對象
    對神經網絡技術和深度學習感興趣者,潛在研究者,愛好者,職業方向準備轉型高級數據分析師,邁向數據科學家的朋友。最好是學習過煉數成金上《機器學習》課程或具備類似能力。
    收獲預期
    熟悉神經網絡技術和深度學習,懂得怎樣運用到自己的實際工作,設計有一定規模的學習系統,智能化地解決某些場景的實際問題。個人技術能力和數據分析能力,知識見解有明顯增長
    課程試聽
    課程學費
    學費:600元(固定學費:400元 + 逆向學費:200元)
    新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取400元固定收費 + 200元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
    特別說明如下
    本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取600元,其中400元為固定 收費,另外200元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則200元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
    課程授課方式

    1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

    2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

    3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

    4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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    授課老師

    黃志洪黃志洪
    tigerfish,ITPUB創始人,煉數成金創始人。中山大學海量數據與云計算研究中心主任。數據庫專家,數據分析專家,有豐富的IT領域、數學領域的知識經驗。曾經講授煉數成金上《機器學習》、《數據分析、展現與R語言》、《數據分析與SAS》、《Hadoop數據分析平臺》等多門受歡迎課程。他將帶領他的數據分析團隊完成整個授課工作。

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    ◆ 大數據的統計學基礎(第26期)
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    ◆ 精準安防場景理解及語義分割(第四期)
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    ◆ Python突擊—從入門到精通到項目實戰(第17期)
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    ◆ HBase從入門到精通(第11期)
    ◆ 大數據的矩陣計算基礎(第17期)
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    ◆ 面試突擊-數據結構與算法速成(第六期)
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    ◆ 軟件架構必備基礎(第八期)
    ◆ 知識圖譜實戰(第八期)
    ◆ 突擊pyspark:數據挖掘的力量倍增器(第九期)
    ◆ 測試架構師核心技術(第五期)
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    ◆ ROS機器人操作系統實戰(第八期)
    ◆ MySQL性能優化最佳實踐(第十期)
    ◆ 深入淺出Git(第九期)
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    ◆ 機器學習(第28期)
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