Stanford CS231n: konvolyusiya neyron şəbəkələri (2017)

Kompüter görməsi üzrə klassik CS231n kursunun 2017-ci il mühazirələri.

Stanford University School of Engineering
19h 32m
16 dərs
English

YüksəkYouTube embed

Stanford CS231n: konvolyusiya neyron şəbəkələri (2017)

Bu kurs tamamilə pulsuzdur — bütün dərslər açıqdır.

Bu kursa davam et

Abunəliyinizə daxildir

Bütün 16 dərs
Dərc edilmiş hər bir kursa limitsiz giriş
Yüklənə bilən materiallar
Tərəqqi cihazlar arasında saxlanılır
İstənilən vaxt ləğv et — uzunmüddətli müqavilə yoxdur

Kurs haqqında

Təsvir təsnifatı, itki funksiyaları, optimizasiya, CNN arxitekturaları, RNN və generativ modellər Stanford mühazirələrində izah olunur. Dərin öyrənməyə ciddi yanaşmaq istəyənlər üçündür. Mühazirələr ingilis dilindədir.

Kurikulum

16 dərs · 19h 32m

Rəylər

Bu kursa hələ rəy yazılmayıb. İlk sən ol.

Rəy yazmaq üçün daxil ol →

Stanford CS231n: konvolyusiya neyron şəbəkələri (2017)

Kurs haqqında

Kurikulum

1Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition58 min58 min

2Lecture 2 | Image Classification1h1h

3Lecture 3 | Loss Functions and Optimization1h 15m1h 15m

4Lecture 4 | Introduction to Neural Networks1h 14m1h 14m

5Lecture 5 | Convolutional Neural Networks1h 9m1h 9m

6Lecture 6 | Training Neural Networks I1h 20m1h 20m

7Lecture 7 | Training Neural Networks II1h 16m1h 16m

8Lecture 8 | Deep Learning Software1h 18m1h 18m

9Lecture 9 | CNN Architectures1h 18m1h 18m

10Lecture 10 | Recurrent Neural Networks1h 13m1h 13m

11Lecture 11 | Detection and Segmentation1h 14m1h 14m

12Lecture 12 | Visualizing and Understanding1h 16m1h 16m

13Lecture 13 | Generative Models1h 18m1h 18m

14Lecture 14 | Deep Reinforcement Learning1h 4m1h 4m

15Lecture 15 | Efficient Methods and Hardware for Deep Learning1h 17m1h 17m

16Lecture 16 | Adversarial Examples and Adversarial Training1h 22m1h 22m

Rəylər