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Il corso include
- 40 h 20 min di video
- 23 lezioni
- Livello: Intermedio
- Lingua: Հայերեն
- Ricordiamo dove eri arrivato
- Del tutto gratis, senza carta
Lezioni
3 sezioni · 23 lezioni · 40 h 20 min durata totale
Lezioni 1–1010 lezioni · 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
Lezioni 11–2010 lezioni · 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
Lezioni 21–233 lezioni · 4 h 52 min
Cosa serve
- Le basi aiutano: il corso riprende dopo di esse.
Descrizione
Նեյրոնային ցանցեր։ Ներածություն
A chi è rivolto
- Chi conosce le basi di Machine learning.
Questi due punti sono una nostra lettura del livello. La descrizione è dell'autore.