Vasquez
13 marzo 2019, 07:08
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Data Science: Deep Learning in Python (Updated)
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 48000 Hz, 2ch | 1.43 GB
Duration: 9.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
La MAYORÍA de los in-depth look at Red neuronal Teoría y su código con puro Python y Tensorflow.
Aprender la Profundidad de Aprender REALMENTE funciona (y no sólo algunos de los Gráficos y la Magia de los "black box" código)
La MAYORÍA de los in-depth look at Red neuronal Teoría y su código con puro Python y Tensorflow.
¿Qué vas a aprender?
Aprender la Profundidad de Aprender REALMENTE funciona (y no sólo algunos de los Gráficos y la Magia de los "black box" código)
el Aprendizaje como una Red neuronal, el de los Bloques (Neuronas)$ $ $ , El código de una Red neuronal de fondo en Python y numpy
Código de la Red neuronal con Google TensorFlow
Describir los diferentes Tipos de Redes neuronales y los diferentes Tipos de Problemas son los de la
, la Derivada de la backpropagation Regla de "first principles"
Crear una Red neuronal con un output, K > 2 Clases con softmax
Describir los diferentes Términos Relacionados con Redes neuronales, como la "Activación" "backpropagation" y "feedforward"
Instalar TensorFlow
Requisitos
Cómo parcial de los Vertidos y de registro likelihoods (ex. la búsqueda de la máxima verosimilitud Estimaciones de morir)
Instale Numpy y Python (aproximadamente la Última versión de Numpy de enero De 2016)
no se preocupe acerca de la Instalación de TensorFlow, lo hacemos en las clases de la universidad.
El familiarizados con el Contenido de mis regresión logística Curso (cross-Entropía Costes, gradient descent, las Neuronas, XOR, donut) Le dan el Marco adecuado para este Curso
Description
Este Curso es una Introducción en la Construcción de Su PRIMERA artificial de la Red neuronal con la Ayuda de deep learning. Después de mi anterior Curso de la regresión Logística, tomamos estos elementos básicos y construir totalmente no-lineal, Redes neuronales directamente fuera de la Puerta con Python y Numpy. Todos los Materiales para este Curso LIBRE.
Estamos ampliando la Anterior Clasificación binaria Modelo de varias Clases, con la Ayuda de la softmax Función y conducimos muy importante De Entrenamiento Método, llamado "el REGRESO" con los primeros Principios. Yo Te mostraré cómo el código de RETORNO en Numpy, la primera "el lento Camino", y luego "la Vía rápida" con Numpy Funciones.
A Continuación implementación de una Red neuronal con Google ' s nuevo TensorFlow Biblioteca.
Usted debe, por supuesto, si Usted está interesado en comenzar Su Viaje en la Dirección de un maestro en el aprendizaje Profundo, o si Usted está interesado en el aprendizaje de máquina y científico de datos en general. Vamos a ir a través de los Modelos básicos, como la regresión Logística y la regresión lineal y Os muestro algo, aprende automáticamente las Funciones.
Este Curso Le ofrece muchos Ejemplos prácticos, de modo que Usted puede ver realmente la profundidad, el aprendizaje puede ser utilizado en cualquier cosa. Durante el Curso, nosotros, por supuesto, el Proyecto de mostrarles cómo Predecir las Acciones del Usuario en un sitio web especificado en los Datos de los Usuarios, tales como si o no, que Usuario en un Dispositivo móvil, el Número de Productos que han visto, cuánto tiempo permanecieron en Su Sitio web, si o no Usted es un Visitante recurrente, y lo de la Hora del Día que Usted ha visitado.
Otro Proyecto al Final del Curso Se muestra cómo con deep learning for expresión facial recognition. Me imagino que fue capaz de predecir, de alguien Emociones sólo en una Imagen!!!
Después de mojarse los Pies con los Fundamentos, daré un breve resumen de algunos de los recientes Desarrollos en el campo de Redes neuronales, ligeramente modificada de la arquitectura y lo que se usa.
NOTA:
Si Usted ya sabe acerca de softmax y REPATRIACIÓN, y omitir, a través de la Teoría y acelerar las Cosas es la Utilización de las más avanzadas Técnicas, junto con la GPU de Optimización, check out my follow-up-Curso sobre el Tema Data Science: Práctica Deep-Aprendizaje De Conceptos en la Theano y TensorFlow.
Tengo otros Cursos, que cubren Temas más avanzados, como Convolutional Neural Networks, Restricted Boltzmann Machines, Autoencoders, y más! Pero quieren muy bien con el material de este Curso, antes de que los Temas avanzados.
Este Curso se centra en el "cómo construir y entender", no sólo "como usar". Todo el mundo puede aprender de una API en 15 Minutos después de la Lectura de algunos Documentos. No se trata de la "Memoria de los Hechos", se trata de "ver" a través de Experimentos. Se Le enseñará la manera de visualizar lo que sucede en el Modelo interno. Si quieren algo más que una superficial Mirada en machine learning Modelos, este Curso es para Usted.
DURO, las CONDICIONES y los CONOCIMIENTOS que las HAYAN ACEPTADO:
Cuenta
álgebra lineal
Probabilidad de
De la Programación en Python: if/else, Molienda, listas, dicts, establece
Numpy de Codificación: matriz y el Vector De Operaciones, Se descarga un Archivo CSV
CONSEJOS (para siempre el Curso):
que Ver a 2x.
Tomar Notas escritas a mano. Esto se Puede aumentar drásticamente Su Capacidad para retener la Información.
Escribir las Ecuaciones. Si no, te garantizo que va a ver como un Galimatías.
Muchas Preguntas para la Discusión en clase. Cuanto más, mejor!
Darse cuenta de que la mayoría de los ejercicios, tomar Días o Semanas.
Escribir el código, no solo hay que sentarse y mirar en mi código.
EN QUÉ ORDEN DEBO ASISTIR A SUS CURSOS EN?:
Echa un vistazo a la Charla "¿en qué Orden debo a Sus Cursos?" (disponible en el Anexo uno de mis Cursos, incluyendo el servicio gratuito de Numpy, por supuesto),
, este Curso es de:
para Estudiantes con Interés en machine learning, Puede obtener toda la Información que necesitas para bien en cualquiera de las Redes neuronales, por supuesto,
, los Profesionales, las Redes neuronales en Su aprendizaje y data science de la tubería. Ser capaz de obtener más potentes Modelos, y conocer las Desventajas.
La gente que ya sabe cómo parcial de los Vertidos y de registro likelihoods. Ya cubrimos en detalle en mi regresión Logística Clase, no es del todo cubiertas, como a fondo aquí.
La gente que ya sabe cómo el código en Python y Numpy. Usted debe tener una cierta Familiaridad con ella, porque nos va a ir muy rápido. No te Preocupes, no es muy difícil.
DOWNLOAD
nitroflare
***Contenido oculto. Abra la versión completa del tema para visualizar los enlaces.***
Data Science: Deep Learning in Python (Updated)
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 48000 Hz, 2ch | 1.43 GB
Duration: 9.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English
La MAYORÍA de los in-depth look at Red neuronal Teoría y su código con puro Python y Tensorflow.
Aprender la Profundidad de Aprender REALMENTE funciona (y no sólo algunos de los Gráficos y la Magia de los "black box" código)
La MAYORÍA de los in-depth look at Red neuronal Teoría y su código con puro Python y Tensorflow.
¿Qué vas a aprender?
Aprender la Profundidad de Aprender REALMENTE funciona (y no sólo algunos de los Gráficos y la Magia de los "black box" código)
el Aprendizaje como una Red neuronal, el de los Bloques (Neuronas)$ $ $ , El código de una Red neuronal de fondo en Python y numpy
Código de la Red neuronal con Google TensorFlow
Describir los diferentes Tipos de Redes neuronales y los diferentes Tipos de Problemas son los de la
, la Derivada de la backpropagation Regla de "first principles"
Crear una Red neuronal con un output, K > 2 Clases con softmax
Describir los diferentes Términos Relacionados con Redes neuronales, como la "Activación" "backpropagation" y "feedforward"
Instalar TensorFlow
Requisitos
Cómo parcial de los Vertidos y de registro likelihoods (ex. la búsqueda de la máxima verosimilitud Estimaciones de morir)
Instale Numpy y Python (aproximadamente la Última versión de Numpy de enero De 2016)
no se preocupe acerca de la Instalación de TensorFlow, lo hacemos en las clases de la universidad.
El familiarizados con el Contenido de mis regresión logística Curso (cross-Entropía Costes, gradient descent, las Neuronas, XOR, donut) Le dan el Marco adecuado para este Curso
Description
Este Curso es una Introducción en la Construcción de Su PRIMERA artificial de la Red neuronal con la Ayuda de deep learning. Después de mi anterior Curso de la regresión Logística, tomamos estos elementos básicos y construir totalmente no-lineal, Redes neuronales directamente fuera de la Puerta con Python y Numpy. Todos los Materiales para este Curso LIBRE.
Estamos ampliando la Anterior Clasificación binaria Modelo de varias Clases, con la Ayuda de la softmax Función y conducimos muy importante De Entrenamiento Método, llamado "el REGRESO" con los primeros Principios. Yo Te mostraré cómo el código de RETORNO en Numpy, la primera "el lento Camino", y luego "la Vía rápida" con Numpy Funciones.
A Continuación implementación de una Red neuronal con Google ' s nuevo TensorFlow Biblioteca.
Usted debe, por supuesto, si Usted está interesado en comenzar Su Viaje en la Dirección de un maestro en el aprendizaje Profundo, o si Usted está interesado en el aprendizaje de máquina y científico de datos en general. Vamos a ir a través de los Modelos básicos, como la regresión Logística y la regresión lineal y Os muestro algo, aprende automáticamente las Funciones.
Este Curso Le ofrece muchos Ejemplos prácticos, de modo que Usted puede ver realmente la profundidad, el aprendizaje puede ser utilizado en cualquier cosa. Durante el Curso, nosotros, por supuesto, el Proyecto de mostrarles cómo Predecir las Acciones del Usuario en un sitio web especificado en los Datos de los Usuarios, tales como si o no, que Usuario en un Dispositivo móvil, el Número de Productos que han visto, cuánto tiempo permanecieron en Su Sitio web, si o no Usted es un Visitante recurrente, y lo de la Hora del Día que Usted ha visitado.
Otro Proyecto al Final del Curso Se muestra cómo con deep learning for expresión facial recognition. Me imagino que fue capaz de predecir, de alguien Emociones sólo en una Imagen!!!
Después de mojarse los Pies con los Fundamentos, daré un breve resumen de algunos de los recientes Desarrollos en el campo de Redes neuronales, ligeramente modificada de la arquitectura y lo que se usa.
NOTA:
Si Usted ya sabe acerca de softmax y REPATRIACIÓN, y omitir, a través de la Teoría y acelerar las Cosas es la Utilización de las más avanzadas Técnicas, junto con la GPU de Optimización, check out my follow-up-Curso sobre el Tema Data Science: Práctica Deep-Aprendizaje De Conceptos en la Theano y TensorFlow.
Tengo otros Cursos, que cubren Temas más avanzados, como Convolutional Neural Networks, Restricted Boltzmann Machines, Autoencoders, y más! Pero quieren muy bien con el material de este Curso, antes de que los Temas avanzados.
Este Curso se centra en el "cómo construir y entender", no sólo "como usar". Todo el mundo puede aprender de una API en 15 Minutos después de la Lectura de algunos Documentos. No se trata de la "Memoria de los Hechos", se trata de "ver" a través de Experimentos. Se Le enseñará la manera de visualizar lo que sucede en el Modelo interno. Si quieren algo más que una superficial Mirada en machine learning Modelos, este Curso es para Usted.
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que Ver a 2x.
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Escribir las Ecuaciones. Si no, te garantizo que va a ver como un Galimatías.
Muchas Preguntas para la Discusión en clase. Cuanto más, mejor!
Darse cuenta de que la mayoría de los ejercicios, tomar Días o Semanas.
Escribir el código, no solo hay que sentarse y mirar en mi código.
EN QUÉ ORDEN DEBO ASISTIR A SUS CURSOS EN?:
Echa un vistazo a la Charla "¿en qué Orden debo a Sus Cursos?" (disponible en el Anexo uno de mis Cursos, incluyendo el servicio gratuito de Numpy, por supuesto),
, este Curso es de:
para Estudiantes con Interés en machine learning, Puede obtener toda la Información que necesitas para bien en cualquiera de las Redes neuronales, por supuesto,
, los Profesionales, las Redes neuronales en Su aprendizaje y data science de la tubería. Ser capaz de obtener más potentes Modelos, y conocer las Desventajas.
La gente que ya sabe cómo parcial de los Vertidos y de registro likelihoods. Ya cubrimos en detalle en mi regresión Logística Clase, no es del todo cubiertas, como a fondo aquí.
La gente que ya sabe cómo el código en Python y Numpy. Usted debe tener una cierta Familiaridad con ella, porque nos va a ir muy rápido. No te Preocupes, no es muy difícil.
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