Data Science: Deep Learning in Python (Updated)
.MP4 | Video: 1280x720, 30 fps(r) | Audio: AAC, 48000 Hz, 2ch | 1.43 GB
Duration: 9.5 hours | Genre: eLearning Video | Language: English

БОЛЬШИНСТВО in-depth look at нейронной Сети, Теория и код с чистого Python и Tensorflow.

Узнать Глубину Узнать, ДЕЙСТВИТЕЛЬНО работает (а не только некоторые рисунки и Магия "black box" код)

БОЛЬШИНСТВО in-depth look at нейронной Сети, Теория и код с чистого Python и Tensorflow.
Что ты хочешь узнать?
Узнать Глубину Узнать, ДЕЙСТВИТЕЛЬНО работает (а не только некоторые рисунки и Магия "black box" код")
$ Обучении нейронной Сети, Блоков (Нейронов)$ $ $ , код нейронной Сети фон в Python и numpy
Код нейронной Сети с Google TensorFlow
Описания различных Типов нейронных Сетей и различные Проблемы являются
, в результате backpropagation Правило "first principles"
Создания нейронной Сети с output, K > 2 Классов с softmax
Описания различных Терминов, Связанных с нейронных Сетей, как "Включение" "backpropagation" и "feedforward"
Установить TensorFlow
Требования
, Как частичные разряды и регистрации likelihoods (ex. поиск максимального правдоподобия Оценки умереть)
Установить Numpy и Python (примерно Последнюю версию Numpy января 2016 года)
не беспокойтесь об Установке TensorFlow, что мы делаем на занятия в университет.
В знакомы с Содержанием моих логистической регрессии Курс (кросс-Энтропии Затрат, gradient descent, Нейроны, XOR, пончик) дают достаточную базу для этого, конечно,
Description
Этот Курс является Введением в Строительство Своей ПЕРВОЙ искусственной нейронной Сети с Помощью deep learning. После моего предыдущего Курса Логистической регрессии, возьмем следующие основные элементы и построить полностью нелинейная, нейронные Сети непосредственно из Двери с Python и Numpy. Все Материалы для этого, конечно, БАССЕЙН.
Мы расширяем Предыдущей Классификации, бинарной Модели нескольких Классов, при Помощи softmax Функция и управляем очень важно, Тренировки, Метод, называется "ВОЗВРАЩЕНИЕ" с первых Принципов. Я покажу Вам, как код ВОЗВРАТА в Numpy, первый "медленный Путь", а затем "быстрый Путь" с Numpy Функции.
В Продолжение реализации нейронной Сети с помощью Google ' s новый TensorFlow Библиотеки.
Вы должны, если, конечно, Вы заинтересованы, чтобы начать Путешествие в Направлении учителя на обучение с Глубоко, или если Вы заинтересованы в машинном обучении и научных данных в целом. Давайте идти через все основные Модели, как, например, Логистической регрессии и линейной регрессии, и я покажу Вам что-то, узнайте, как автоматически Функции.
Этот Курс дает много Примеров, так что Вы можете реально увидеть глубину, обучение может быть использован на что угодно. Во время Курса мы, конечно, Проект покажу вам, как Предугадать Действия Пользователя на веб-сайте, указанном в Данных Пользователей, таких как ли или нет, что Пользователей на мобильные Устройства, Количество Продуктов, которые вы видели, сколько времени они оставались на Своем веб-Сайте, если вы или не Вы-гость и неоднократно, и то, что в то Время, которые Вы посетили.
Еще один Проект в Конце Курса Будет показано, как с deep learning for выражение лица recognition. Я думаю, что я был в состоянии предсказать, кто-то Эмоции только в Образ!!!
После промокнуть Ноги с Основы, я дам краткий обзор некоторых из последних Разработок в области нейронных Сетей, слегка измененную архитектуру и то, что используется.
ПРИМЕЧАНИЕ:
Если Вы уже знаете о softmax и РЕПАТРИАЦИЮ, и "пропустить" через Теорию и ускорить Использование самых передовых Методов, в сочетании с GPU Оптимизации, check out my follow-up-Курсы по Теме Data Science: Практика, Deep-Обучение и Понятий, Theano и TensorFlow.
У меня есть другие Курсы, которые охватывают более продвинутые Темы, как Convolutional Neural Networks, Restricted Boltzmann Machines, Autoencoders, и больше! Но они хотят очень хорошо с материал этого Курса, до того, как дополнительные Темы.
Этот Курс фокусируется на "как построить и понять", не только "как использовать". Каждый может научиться API в 15 Минут после Чтения некоторых Документов. Речь идет не о "Памяти Фактов", это "видеть" сквозь Экспериментов. Они научат Вас, как визуализировать то, что происходит, в Модели внутренний. Если они хотят что-то большее, чем поверхностный Взгляд на machine learning Моделями, этот Курс для Вас.
ЖЕСТКИЙ, УСЛОВИЙ и ЗНАНИЙ, которые ПРИНЯЛИ их:
Внимание
линейная алгебра
Вероятность
Программированию на Python: if/else, Шлифовальные, списки, dicts, устанавливает
Numpy Кодирования: матрица и Вектор, Операции, загрузка CSV-Файла
СОВЕТЫ (всегда Курс):
, чем Видеть, 2x.
Рукописные Заметки. Это Может резко повысить Ее Способность удерживать Информацию.
Писать Уравнения. Если нет, то я гарантирую, что вы увидите, как какую-то Тарабарщину.
Много Вопросов для Обсуждения в классе. Чем больше, тем лучше!
Понимая, что большинство упражнений, занять несколько Дней или Недель.
Писать код, а не просто сидеть и смотреть в мой код.
В КАКОМ ПОРЯДКЕ ДОЛЖЕН ПОСЕТИТЬ ВАШИ КУРСЫ?
Взгляните на Беседу "в каком Порядке мне Ваши Курсы?" (доступно в Приложении одна из моих Курсов, в том числе бесплатный Трансфер от Numpy, конечно),
, этот Курс-это:
для Студентов с Интересом в machine learning, вы Можете получить всю необходимую Информацию, чтобы хорошо в любой нейронных Сетей, конечно,
, Профессионалов, нейронных Сетей, в процессе Их обучения и data science трубы. Быть в состоянии получить более мощные Модели, и узнать Недостатки.
Люди, которые уже знают, как частичные разряды и регистрации likelihoods. Уже мы подробно в моей Логистической регрессии, Класс, не все крышки, как тщательно здесь.
Те, кто уже знает, как код на Python и Numpy. Вы должны иметь некоторое Знакомство с ней, потому что мы будет идти очень быстро. Не волнуйся, это не очень трудно.

download скачать
uploadgig

https://uploadgig.com/file/download скачать/1fc006f7ef88A81d/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part1.rar
https://uploadgig.com/file/download скачать/166Dfbe462e2897c/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part2.rar
https://uploadgig.com/file/download скачать/50fD60fb4168e865/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part3.rar

rapidgator

https://rapidgator.net/file/27aaae1a045759e68d63a08324318910/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part1.rar
https://rapidgator.net/file/1b7b1762aa6603260d49e6abc51c4c28/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part2.rar
https://rapidgator.net/file/25a7da450cc3daedce6b3d9aedd0f4e7/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part3.rar

takefile

https://takefile.link/p41r7hnm61w4/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part1.rar.html
https://takefile.link/7xhxqvhb73g8/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part2.rar.html
https://takefile.link/jef76igzmche/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part3.rar.html

nitroflare

https://nitroflare.com/view/B04AF3F7EA9DCCA/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part1.rar
https://nitroflare.com/view/D5526FAB240311E/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part2.rar
https://nitroflare.com/view/4736FE094B1307E/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part3.rar

turbobit

https://turbobit.net/l08igp6crng5/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part1.rar.html
https://turbobit.net/ykkk7cith6or/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part2.rar.html
https://turbobit.net/a0n13is3ezw0/RtpNBsCs_DataScienceDeepLearninginPython.part3.rar.html