Temas relacionados
Este curso incluye
- 40 h 20 min de vídeo
- 23 lecciones
- Nivel: Intermedio
- Idioma: Հայերեն
- Recordamos dónde lo dejaste
- Gratis por completo, sin tarjeta
Lecciones
3 secciones · 23 lecciones · 40 h 20 min duración total
Lecciones 1 a 1010 lecciones · 17 h 16 min
- Lecture 1 | Introduction to Neural Networks1 h 34 min
- Lecture 2 | Gradient Descent, Linear Regression1 h 44 min
- Lecture 3 | Logistic Regression, Regularization, Softmax Classifier1 h 45 min
- Lecture 4 | Stochastic Gradient Descent, Back Propagation1 h 54 min
- Lecture 5 | Tensorflow (part 1)1 h 51 min
- Lecture 6 | Normalization Initialization1 h 27 min
- Lecture 7 | Dropout, Batch Normalization1 h 40 min
- Lecture 8 | Adaptive Momentum (ADAM), Tensorflow keras1 h 36 min
- Lecture 9 | Convolution1 h 54 min
- Lecture 10 | Famous Convolutional Neural Networks1 h 51 min
Lecciones 11 a 2010 lecciones · 18 h 12 min
- Lecture 11 | Receptive Field, Transfer Learning1 h 57 min
- Lecture 12 | Multitask Learning Metrics1 h 51 min
- Lecture 13 | Recurrent Neural Networks1 h 51 min
- Lecture 14 | Long short-term memory (LSTM)1 h 48 min
- Lecture 15 | Attention Transformers1 h 55 min
- Lecture 16 | Dilated & Transposed Convolutions1 h 44 min
- Lecture 17 | Kullback–Leibler divergence, Autoencoders1 h 50 min
- Lecture 18 | Variational Autoencoders, Generative Adversarial Networks1 h 51 min
- Lecture 19 | Generative Adversarial Networks1 h 43 min
- Lecture 20 | Wasserstein Generative Adversarial Networks1 h 42 min
Lecciones 21 a 233 lecciones · 4 h 52 min
Qué necesitas
- Ayuda tener base: el curso sigue a partir de lo básico.
Descripción
Նեյրոնային ցանցեր։ Ներածություն
Para quién es este curso
- Quien ya conoce lo básico de Machine learning.
Esos dos puntos son nuestra lectura del nivel. La descripción es del autor.