
Gỡ lỗi hệ thống Linux
jikim1770
Bạn có thể hiểu mã hợp ngữ, các hàm quay lui và hiểu cấu trúc bên trong của gdb, theo dõi quá trình. Nó cũng bao gồm các công cụ gỡ lỗi của kernel.
중급이상
Linux, gdb, debugging
Hiểu các nguyên tắc học sâu và giải thích quy trình sử dụng Keras để đơn giản hóa sự phức tạp của việc xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các mô hình, lớp và kỹ thuật tối ưu hóa.


Học sâu là gì?
Toán học cho học sâu
Bắt đầu với mạng lưới thần kinh
Hiểu mạng lưới thần kinh đa lớp
Cú pháp Keras chính
Hiểu mạng lưới thần kinh tích chập
Hiểu mạng lưới thần kinh tái phát

Phần (1) Học sâu là gì?
Chúng tôi giải thích bối cảnh xuất hiện của học sâu và giới thiệu phương pháp học sâu tổng quát.
Phần (2) Toán học cho Học sâu
Giải thích thuật toán giảm dần độ dốc sử dụng phép vi phân và quá trình tìm trọng số tối ưu.


Phần (3) Khởi tạo mạng nơ-ron
Chúng tôi sẽ giải thích kiến trúc mạng nơ-ron và triển khai mạng nơ-ron bằng Python và Keras.
Phần (4) Hiểu về mạng nơ-ron đa lớp
Chúng tôi giải thích quá trình chuyển đổi từ lớp đơn sang lớp đa và giới thiệu quá trình học của mạng nơ-ron đa lớp.


Phần (5) Ngữ pháp chính của Keras
Sử dụng các phương tiện trực quan như ảnh chụp màn hình lớp học, hình ảnh ví dụ và sơ đồ có thể giúp phần giới thiệu của bạn hấp dẫn hơn.
Phần (6) Hiểu về mạng nơ-ron tích chập
Chúng tôi sẽ giải thích về mạng nơ-ron tích chập (CNN), một mạng lưới quan trọng trong lĩnh vực thị giác, và triển khai mạng nơ-ron tích chập bằng Keras.


Phần (7) Hiểu về mạng nơ-ron hồi quy
Chúng tôi sẽ giải thích về mạng nơ-ron hồi quy (RNN), một công nghệ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và triển khai chúng bằng Keras.
Hệ điều hành và phiên bản (OS): Windows 10,11
Công cụ chỉnh sửa: Windows Anaconda, Jupyter Notebook
Trình biên dịch: Python 3.8
Tài liệu học tập được cung cấp ở định dạng PDF
Trong lớp học, chúng tôi sử dụng PPT để viết lên bảng và chia sẻ dưới dạng tài liệu học tập (PDF).
Điều kiện tiên quyết cho khóa học này: Kiến thức cơ bản về Python
Thông số kỹ thuật video bài giảng này: FPS-60, độ phân giải-1280*720, tốc độ lấy mẫu âm thanh-44.100
Hãy thoải mái đặt câu hỏi và bài giảng có thể được sửa đổi khi có những kỹ thuật mới xuất hiện.
Tài liệu học tập được phân phát trong các bài giảng chỉ dành cho lớp học sử dụng và nghiêm cấm phân phát trái phép.
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai tò mò về nguyên tắc học sâu
Bất kỳ ai muốn tạo mô hình bằng Keras
Những người sử dụng Keras nhưng tò mò về cấu trúc bên trong của nó
Cần biết trước khi bắt đầu?
kiến thức cơ bản về trăn
836
Học viên
98
Đánh giá
12
Trả lời
4.9
Xếp hạng
9
Các khóa học
김정인 강사님은 오픈소스가 중요하다며
리눅스 커널 및 딥러닝의 구현 소스를 취미 삼아 매일 분석 하는 오픈 소스 매니아 입니다.
소스를 통해 이해 한다며 무작정 소스 분석으로 모든 원리를 이해하려 하므로
수강 시 소스 폭탄에 주의 해야 합니다.
강의문의 : jikim@imguru.co.kr
Tất cả
45 bài giảng ∙ (13giờ 47phút)
Tài liệu khóa học:
1.851.685 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!