Əlaqəli mövzular
Kursa daxildir
- 40 saat 20 dəq video
- 23 dərs
- Səviyyə: Orta
- Dil: Հայերեն
- Harada dayandığını yadda saxlayırıq
- Tam pulsuz, kartsız
Dərslər
3 bölmə · 23 dərs · 40 saat 20 dəq ümumi uzunluq
1–10 dərslər10 dərs · 17 saat 16 dəq
- Lecture 1 | Introduction to Neural Networks1 saat 34 dəq
- Lecture 2 | Gradient Descent, Linear Regression1 saat 44 dəq
- Lecture 3 | Logistic Regression, Regularization, Softmax Classifier1 saat 45 dəq
- Lecture 4 | Stochastic Gradient Descent, Back Propagation1 saat 54 dəq
- Lecture 5 | Tensorflow (part 1)1 saat 51 dəq
- Lecture 6 | Normalization Initialization1 saat 27 dəq
- Lecture 7 | Dropout, Batch Normalization1 saat 40 dəq
- Lecture 8 | Adaptive Momentum (ADAM), Tensorflow keras1 saat 36 dəq
- Lecture 9 | Convolution1 saat 54 dəq
- Lecture 10 | Famous Convolutional Neural Networks1 saat 51 dəq
11–20 dərslər10 dərs · 18 saat 12 dəq
- Lecture 11 | Receptive Field, Transfer Learning1 saat 57 dəq
- Lecture 12 | Multitask Learning Metrics1 saat 51 dəq
- Lecture 13 | Recurrent Neural Networks1 saat 51 dəq
- Lecture 14 | Long short-term memory (LSTM)1 saat 48 dəq
- Lecture 15 | Attention Transformers1 saat 55 dəq
- Lecture 16 | Dilated & Transposed Convolutions1 saat 44 dəq
- Lecture 17 | Kullback–Leibler divergence, Autoencoders1 saat 50 dəq
- Lecture 18 | Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks1 saat 51 dəq
- Lecture 19 | Generative Adversarial Networks1 saat 43 dəq
- Lecture 20 | Wasserstein Generative Adversarial Networks1 saat 42 dəq
21–23 dərslər3 dərs · 4 saat 52 dəq
Nə lazımdır
- Baza kömək edir: kurs əsaslardan sonra davam edir.
Təsvir
Նեյրոնային ցանցեր։ Ներածություն
Bu kurs kimin üçündür
- Machine learning əsaslarını bilənlər üçün.
Bu iki bənd kursun səviyyəsindən çıxardığımız nəticədir. Təsvir müəllifindir.