網站介紹
關於我們
毅力王(Elite99)介紹
Elite99隱私權聲明
課程類別
所有課程(46)
國際語文(8)
英語
日語
韓語
歐語
新住民語言
原住民語言
專業類暨檢定考試
其他語言
行銷企劃
社群經營
文案企劃
網路行銷
品牌廣告
口語公關
行銷講堂
財務金融(2)
投資
財務管理
會計財報
不動產
財經趨勢
金融證照
其他
商業管理(2)
專業證照
資訊科技(4)
設計文創(1)
AI智慧(3)
攝影(1)
社會科學(11)
職場技能(11)
生活品味(3)
(0)
還沒有選擇商品
查看購物車
登入/註冊
首頁
AI智慧
深度學習
學生數:
23
老師:
游寶達
課程時長:
價格:
Free
取得此課程
目錄
已看過
深度學習
1.1 Why Do We Need More Advanced Neural Network for Deep Learning?為何需要進階的深度學習模式
14m 54s
1.2 Control Driven vs Data Driven 控制vs資料驅動
11m 17s
1.3 Addressing Memory vs Associative Memory 定址 vs 結合記憶體
9m 46s
1.4 Supervised Learning vs Unsupervised Learning 督導vs非監督學習模式
7m
1.5 Basic Neural Architecture 基本類神經元結構
9m 34s
1.6 Multi-layer Neural Network 多層類神經網路
8m 4s
2.1 The Perceptron Mode 感知模式
14m 19s
2.2 How to Design a Learning Algorithm 初探學習演算法
13m 50s
2.3 The OR-Example OR案例分析
11m 17s
2.4 The Perceptron Learning Algorithm 感知學習演算法
13m 9s
3.1Performance Function 效能函數
22m 13s
3.2 Steepest Decent Approach 最陡下降策略
18m 28s
3.3 Convergent Learning 收斂學習
20m 34s
3.4 Newton Method 牛頓法
10m 24s
4.1 ADALINE Network 可調線性網路
16m 56s
4.2 MSE Performance Function最小均差效能函數
16m 3s
4.3 Approximate Steepest Descent 近似最陡下降法
7m 28s
4.4 LMS Algorithm最小均差演算法
10m 43s
4.5 Example案例分析
10m 8s
5.1 The Backpropagation Algorithm for 3 Layer Network
13m 33s
5.1.1 The Backpropagation Algorithm for 3 Layer Network
6m 30s
5.2 The Derivation of Learning Algorithm
12m 35s
5.2.1 The Derivation of Learning Algorithm
8m 31s
5.3 Example
8m 15s
5.4 Function Approximation with Backpropagation Algorithm
9m 20s
6.1 CNN Architecture
16m 48s
6.2 Convolution Layer
13m 17s
6.3 Re LU Layer
6m 13s
6.4 Pooling Layer
13m 12s
6.5 Full Connection Layer
14m 46s
7.1 The Introduction of CAFFE CAFFE簡介
8m 56s
7.2 CIFAR 10 Dataset CIFAR-10資料集
9m 24s
7.3 Start to Run Caffe on Windows 開始在Windows上Run Caffe
10m 54s
7.4 Start to Test Caffe 開始測試 Caffe
8m 29s
7.5 How to Create and Train Weighted Model 如何產生及訓練權重模型
8m 7s
7.6 How to Build the Model of CNN 如何建構CNN模型
14m 58s
8.1 RNN Architecture
14m 52s
8.2 Basic Learning Algorithm of RNN Model
13m 25s
8.3 Expansion of RNN Model
12m 48s
8.4 LSTM Architecture
16m 4s
9.1 The Introduction of CNTK
9m 48s
9.2 The Prediction of Temporal Sequence
13m 34s
9.3 The Classification of Pictures Based on CNTK – the Preparation of Database
5m 27s
9.4 The Classification of Pictures Based on CNTK – Sample Code
10m 59s
9.5 The Classification of Pictures Based on CNTK – Test and Display
9m 20s
老師
游寶達
此老師的課程
名稱
等級
發行日期
深度學習
2020-12-31 00:52:07
易數邏輯
2020-12-31 00:52:52
離散數學關係篇
2021-02-03 01:45:22
離散數學函數與基數篇
2021-02-03 02:25:13
內容
老師
已看過
課程時長
深度學習
1.1 Why Do We Need More Advanced Neural Network for Deep Learning?為何需要進階的深度學習模式
14m 54s
1.2 Control Driven vs Data Driven 控制vs資料驅動
11m 17s
1.3 Addressing Memory vs Associative Memory 定址 vs 結合記憶體
9m 46s
1.4 Supervised Learning vs Unsupervised Learning 督導vs非監督學習模式
7m
1.5 Basic Neural Architecture 基本類神經元結構
9m 34s
1.6 Multi-layer Neural Network 多層類神經網路
8m 4s
2.1 The Perceptron Mode 感知模式
14m 19s
2.2 How to Design a Learning Algorithm 初探學習演算法
13m 50s
2.3 The OR-Example OR案例分析
11m 17s
2.4 The Perceptron Learning Algorithm 感知學習演算法
13m 9s
3.1Performance Function 效能函數
22m 13s
3.2 Steepest Decent Approach 最陡下降策略
18m 28s
3.3 Convergent Learning 收斂學習
20m 34s
3.4 Newton Method 牛頓法
10m 24s
4.1 ADALINE Network 可調線性網路
16m 56s
4.2 MSE Performance Function最小均差效能函數
16m 3s
4.3 Approximate Steepest Descent 近似最陡下降法
7m 28s
4.4 LMS Algorithm最小均差演算法
10m 43s
4.5 Example案例分析
10m 8s
5.1 The Backpropagation Algorithm for 3 Layer Network
13m 33s
5.1.1 The Backpropagation Algorithm for 3 Layer Network
6m 30s
5.2 The Derivation of Learning Algorithm
12m 35s
5.2.1 The Derivation of Learning Algorithm
8m 31s
5.3 Example
8m 15s
5.4 Function Approximation with Backpropagation Algorithm
9m 20s
6.1 CNN Architecture
16m 48s
6.2 Convolution Layer
13m 17s
6.3 Re LU Layer
6m 13s
6.4 Pooling Layer
13m 12s
6.5 Full Connection Layer
14m 46s
7.1 The Introduction of CAFFE CAFFE簡介
8m 56s
7.2 CIFAR 10 Dataset CIFAR-10資料集
9m 24s
7.3 Start to Run Caffe on Windows 開始在Windows上Run Caffe
10m 54s
7.4 Start to Test Caffe 開始測試 Caffe
8m 29s
7.5 How to Create and Train Weighted Model 如何產生及訓練權重模型
8m 7s
7.6 How to Build the Model of CNN 如何建構CNN模型
14m 58s
8.1 RNN Architecture
14m 52s
8.2 Basic Learning Algorithm of RNN Model
13m 25s
8.3 Expansion of RNN Model
12m 48s
8.4 LSTM Architecture
16m 4s
9.1 The Introduction of CNTK
9m 48s
9.2 The Prediction of Temporal Sequence
13m 34s
9.3 The Classification of Pictures Based on CNTK – the Preparation of Database
5m 27s
9.4 The Classification of Pictures Based on CNTK – Sample Code
10m 59s
9.5 The Classification of Pictures Based on CNTK – Test and Display
9m 20s
游寶達
此老師的課程
名稱
等級
發行日期
深度學習
2020-12-31 00:52:07
易數邏輯
2020-12-31 00:52:52
離散數學關係篇
2021-02-03 01:45:22
離散數學函數與基數篇
2021-02-03 02:25:13
課程洽詢:05-2720411 #15831
系統操作:05-2720411 #15813
傳真 : 05-2722027
聯絡我們
訂閱 / 取消電子報
隱私權聲明
星期一至星期五 08:30-17:30
國定例假日休館
Email:
adultedu@ccu.edu.tw
今日來訪
161
昨日來訪
253
本週來訪
1058
本月來訪
5994
來訪人數
230711
網站介紹
關於我們
毅力王(Elite99)介紹
Elite99隱私權聲明
課程類別
所有課程(46)
國際語文(8)
英語
日語
韓語
歐語
新住民語言
原住民語言
專業類暨檢定考試
其他語言
行銷企劃
社群經營
文案企劃
網路行銷
品牌廣告
口語公關
行銷講堂
財務金融(2)
投資
財務管理
會計財報
不動產
財經趨勢
金融證照
其他
商業管理(2)
專業證照
資訊科技(4)
設計文創(1)
AI智慧(3)
攝影(1)
社會科學(11)
職場技能(11)
生活品味(3)