课程介绍 课程目录 免费课时1:课程介绍&授课理念 0时17分7秒 免费课时2:AI鸟瞰-感知 0时10分6秒 课时3:AI鸟瞰-认知 0时11分21秒 课时4:AI鸟瞰-反馈输出&总结 0时12分59秒 课时5:高手进阶指南 0时16分28秒 课时6:作业说明 0时11分19秒 课时7:前言及引子 0时11分7秒 课时8:数据表示&可视化归一化&决策边界 0时11分51秒 课时9:sigmoid函数&损失函数 0时9分25秒 课时10:梯度下降法 0时17分27秒 课时11:过拟合&正则化&总结 0时7分48秒 课时12:前言&背景介绍&线性模型拟合M 0时9分43秒 课时13:前馈传播(上) 0时14分49秒 课时14:前馈传播(下)&大神Hinto 0时13分15秒 课时15:反向传播 & 知识延展 0时13分58秒 课时16:尾声&第二讲作业说明 0时12分29秒 课时17:前言&DNN概览 0时13分48秒 课时18:数据集简介及知识回顾 0时6分24秒 课时19:梯度消失 0时12分56秒 课时20:梯度爆炸及激活函数 0时6分1秒 课时21:过拟合及其解决办法 0时5分58秒 课时22:处理大数据的小技巧&尾声 0时10分58秒 课时23:引言&CNN概览 0时11分16秒 课时24:标准DNN的局限性&卷积运算略 0时14分50秒 课时25:池化运算略解&数据集简介 0时5分5秒 课时26:卷积&池化详解 0时9分55秒 课时27:网络结构整体解析&尾声 0时15分42秒 课时28:课后答疑 0时7分25秒 课时29:第三次&第四次作业说明 0时7分57秒 课时30:初始分类任务 0时7分36秒 课时31:卷积知识回顾 0时7分33秒 课时32:AlexNet & ZFNet 0时6分7秒 课时33:VGG&GoogleNet-上 0时8分27秒 课时34:GoogleNet(下) 0时7分2秒 课时35:ResNet & SENet 0时7分48秒 课时36:小结 & 模型压缩 0时9分34秒 课时37:MobileNet & 尾声 0时7分22秒 课时38:第五章作业说明 0时3分54秒 课时39:探测任务基础知识 0时9分34秒 课时40:开山之作:R-CNN 0时9分10秒 课时41:Fast & Faster 0时9分34秒 课时42:YOLO基础 0时7分32秒 课时43:YOLO进阶 & 尾声 0时8分19秒 讲师介绍 王明哲 清华大学数据院-数据派研究部-部长 清华大学学生大数据研究协会-副会长 清华大学自动化系-研究生 北京轩宇信息技术有限公司-孵化中心副主任