人气值 87

一起学人工智能 | 搭建深度神经网络框架 2

课程名称:“一起学人工智能”系列课程|搭建深度神经网络框架2

课程简介: 

机器学习是一门人工智能的科学,是实现人工智能的必经路经。如今,机器学习已成为解决自然语言处理,图像处理和计算机视觉,计算生物学,计算金融学,汽车、航空航天和制造业,能源生产等多个领域问题的关键技术。

深度学习是一种基于神经网络算法的机器学习技术。当今互联网时代,随着数据量的激增和算力的进步,深度学习在图像识别、语义理解、语音识别等领域已取得显著成果。它的引入,使得人工智能相关技术有了很大进步。

本次“一起学人工智能”系列课程,旨在通过课程详解和代码实例,帮助学习者对神经网络原理实现从入门到精通;同时,通过一系列代码实践,向学习者演示如何将神经网络原理应用于实际问题的解决。

在机器学习中,给学习算法提供训练数据,学习算法基于训练数据运行推论,即可得到机器学习模型。在模型训练过程中,我们当然期望得到更高的准确率以及更少的损失值。为了使参数更加准确地更新,我们往往需要对使用深度学习算法搭建的神经网络模型进行优化。

那么,如何优化神经网络呢?

本节课程,我们将通过权重矩阵初始化、梯度下降以及自适应学习率等算法,教会大家如何完成神经网络模型的优化。

课程讲师:
卢建晖
微软 Cloud Advocate
前微软MVP、Xamarin MVP和微软RD,拥有超过10年的云原生、人工智能和移动应用经验,为教育、金融和医疗提供应用解决方案。MicrosoftIginte,Teched会议讲师,Microsoft AI黑客马拉松教练,目前在微软,为技术人员和不同行业宣讲技术和相关应用场景。

课程准备:
有时间的朋友可提前查看如下内容:
https://m1.fit/q5ycn
课程时间:2021年12月01日 18:00 - 19:00


课程资料

更多资讯欢迎扫码关注公众号:MSReactor