Hiểu và triển khai lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo và kiến trúc DNN, CNN

Chúng tôi giới thiệu cách tạo mô hình deep learning và mô hình CNN bằng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo.

(5.0) 6 đánh giá

151 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian 12 tháng

Tensorflow
Tensorflow
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
CNN
CNN
dnn
dnn
Tensorflow
Tensorflow
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
CNN
CNN
dnn
dnn
날개 달린 동전

Giới thiệu Khóa học và tạo ra sự phát triển cùng thu nhập nhé!

날개 달린 동전

Đối tác tiếp thị

Giới thiệu Khóa học và tạo ra sự phát triển cùng thu nhập nhé!

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

5.0

5.0

자바전문가그룹

93% đã tham gia

Đây là bài giảng tốt nhất để hiểu các thuật toán mạng lưới thần kinh nhân tạo trí tuệ nhân tạo. Hãy tin tưởng và chạy.

5.0

leon.park

100% đã tham gia

Việc thực hành cùng với bài giảng giúp tôi hiểu bài hơn rất nhiều.

5.0

tommy kim

100% đã tham gia

Khóa học tuyệt vời.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Lý thuyết và tối ưu hóa mạng nơ-ron nhân tạo (artificial intelligence)

  • Triển khai mạng nơ-ron nhân tạo học sâu (DNN)

  • CNN (Mạng nơ-ron nhân tạo) lý thuyết và thực hiện

Bạn có muốn trở thành 'chuyên gia trí tuệ nhân tạo' không?

Học Python, TensorFlow, DNN và CNN và trở thành chuyên gia trí tuệ nhân tạo.


Đặc điểm của khóa học này

🎯 Ngay cả những người không có nền tảng toán học cũng có thể học lý thuyết cơ bản về mạng lưới thần kinh nhân tạo.

👉 Triển khai mô hình DNN và CNN bằng TensorFlow (Keras).

💡 Bài giảng này...

  • Bài giảng sẽ do giáo viên đào tạo ngôi sao năm 2021 trong lĩnh vực thông tin và truyền thông được Bộ Việc làm và Lao động công nhận giảng dạy.

  • Các bài giảng được giảng dạy bởi các giảng viên chuyên nghiệp với kiến ​​thức cơ bản đầy đủ và kinh nghiệm làm dự án sâu rộng.

  • Các bài giảng được giảng dạy bởi các giảng viên có chứng chỉ phát triển công nghệ thông tin, hoạch định chiến lược công nghệ thông tin và giảng viên đào tạo trí tuệ nhân tạo.


Những lưu ý trước khi tham gia khóa học

Môi trường phòng thí nghiệm

  • Bài giảng dựa trên Windows.

  • Sổ tay Jupyter của Anaconda được sử dụng trong bài giảng.


tài liệu học tập

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhà phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo

  • Những người muốn học về trí tuệ nhân tạo

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • trăn

Xin chào
Đây là javaspecialist

1,132

Học viên

85

Đánh giá

9

Trả lời

4.8

Xếp hạng

8

Các khóa học

Nhóm chuyên gia Java (JavaSpecialist.co.kr) hỗ trợ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

14 bài giảng ∙ (9giờ 24phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

6 đánh giá

5.0

6 đánh giá

  • leonpark0560님의 프로필 이미지
    leonpark0560

    Đánh giá 6

    Đánh giá trung bình 3.5

    5

    100% đã tham gia

    Việc thực hành cùng với bài giảng giúp tôi hiểu bài hơn rất nhiều.

    • javaspecialist님의 프로필 이미지
      javaspecialist

      Đánh giá 8

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      93% đã tham gia

      Đây là bài giảng tốt nhất để hiểu các thuật toán mạng lưới thần kinh nhân tạo trí tuệ nhân tạo. Hãy tin tưởng và chạy.

      • dongseonkim님의 프로필 이미지
        dongseonkim

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        64% đã tham gia

        • coacoma1053님의 프로필 이미지
          coacoma1053

          Đánh giá 5

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          100% đã tham gia

          Khóa học tuyệt vời.

          • 16217115746님의 프로필 이미지
            16217115746

            Đánh giá 1

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            36% đã tham gia

            Khóa học khác của javaspecialist

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            1.231.764 ₫