Sujets liés
Ce cours comprend
- 40 h 20 min de vidéo
- 23 leçons
- Niveau : Intermédiaire
- Langue : Հայերեն
- On retient où vous en étiez
- Entièrement gratuit, sans carte
Leçons
3 sections · 23 leçons · 40 h 20 min durée totale
Leçons 1 à 1010 leçons · 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
Leçons 11 à 2010 leçons · 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
Leçons 21 à 233 leçons · 4 h 52 min
Ce qu'il vous faut
- Des bases aident : le cours reprend après les fondamentaux.
Description
Նեյրոնային ցանցեր։ Ներածություն
À qui s'adresse ce cours
- Celles et ceux qui connaissent les bases de Machine learning.
Ces deux points sont notre lecture du niveau. La description est celle de l'auteur.