Lý thuyết cốt lõi và thực hành về mạng nơ-ron
aha30005480
117.306 ₫
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





![[Trung tâm học tập dữ liệu lớn] (Miễn phí) Thống kê KoreaPlus: Phần 2 PSMHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333927/cover/c8419e54-f74c-455e-a7ad-b7104071317e/333927.png?w=420)
![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)
![[Trung tâm học tập dữ liệu lớn] (Miễn phí) Open House lần thứ 65 và 66 - Tính điểm, phân chia, tỷ lệ tối ưu / hiệu ứng cận biên và phân tích nhóm phụHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333964/cover/91f2af81-cfc8-4dc0-9389-210eef9af872/333964.png?w=420)
![[Trung tâm học tập dữ liệu lớn] (Miễn phí) Thống kê KoreaPlus: Phần 1 Phân tích văn bảnHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/333864/cover/029895ff-4890-4baf-8f3c-da50f8e3d97d/333864.png?w=420)

