Lý thuyết cốt lõi và thực hành về mạng nơ-ron
aha30005480
117.118 ₫
Cơ bản / Artificial Neural Network, classification, gradient-descent, dnn
Từ perceptron đến lan truyền ngược, bạn sẽ học một cách có hệ thống các lý thuyết toán học cốt lõi của mạng nơ-ron và trực tiếp triển khai chúng bằng mã R. Bạn sẽ củng cố vững chắc nền tảng của học sâu như hàm kích hoạt, phương pháp hạ gradient, mạng nơ-ron nhiều lớp, đồng thời phát triển khả năng giải quyết các bài toán phân loại bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu thực tế.
Cơ bản
Artificial Neural Network, classification, gradient-descent




![Kỹ thuật thống kê R sử dụng LLM 2 [Nâng cao] [Bước chân đầu tiên học phân tích dữ liệu cùng AI Tutor]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/342657/cover/ai/1/28d2c2b1-6468-4408-9f00-af5877cbb5e1.png?w=420)

![Kỹ thuật thống kê R sử dụng LLM [Nhập môn] [Bước đi đầu tiên trong phân tích dữ liệu cùng AI Tutor]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/342561/cover/ai/2/4e17e997-9033-40b9-b055-09b8fc496282.png?w=420)

![Làm [ứng dụng R sáng bóng] từ bố tôiHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/wp-content/uploads/rshiny1.jpg?w=420)




