Deep Learning with Python [2016, ENG] torrent

Обучающие видео » Компьютерные видеоуроки и обучающие интерактивные DVD » Программирование (видеоуроки)

Deep Learning with Python

Год выпуска: 2016
Производитель: Udemy
Сайт производителя: www.udemy.com
Сайт производителя: 01:44:15
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Английский
Описание: Погружение в будущее науки данных и внедрение интеллектуальных систем с использованием глубокого обучения с Python
[hr]
Dive into the future of data science and implement intelligent systems using deep learning with Python
[spoiler="Содержание"]
├── 01 Head First into Deep Learning
│ ├── 001 The Course Overview.mp4
│ ├── 002 What Is Deep Learning.mp4
│ ├── 003 Open Source Libraries for Deep Learning.mp4
│ └── 004 Deep Learning Hello World Classifying the MNIST Data.mp4
├── 02 Backpropagation and Theano for the Rescue
│ ├── 001 Introduction to Backpropagation.mp4
│ ├── 002 Understanding Deep Learning with Theano.mp4
│ └── 003 Optimizing a Simple Model in Pure Theano.mp4
├── 03 Keras Making Theano Even Easier to Use
│ ├── 001 Keras Behind the Scenes.mp4
│ ├── 002 Fully Connected or Dense Layers.mp4
│ └── 003 Convolutional and Pooling Layers.mp4
├── 04 Solving Cats Versus Dogs
│ ├── 001 Large Scale Datasets, ImageNet, and Very Deep Neural Networks.mp4
│ ├── 002 Loading Pre-trained Models with Theano.mp4
│ └── 003 Reusing Pre-trained Models in New Applications.mp4
├── 05 for Loops and Recurrent Neural Networks in Theano
│ ├── 001 Theano for Loops the scan Module.mp4
│ ├── 002 Recurrent Layers.mp4
│ ├── 003 Recurrent Versus Convolutional Layers.mp4
│ └── 004 Recurrent Networks Training a Sentiment Analysis Model for Text.mp4
└── 06 Bonus Challenge and TensorFlow
├── 001 Bonus Challenge Automatic Image Captioning.mp4
└── 002 Captioning TensorFlow Googles Machine Learning Library.mp4
[/spoiler]
Файлы примеров: отсутствуют
Формат видео: MP4
Видео : AVC, 1280x720 (16:9), 25.000 fps, ~340 Kbps avg, 0.015 bit/pixel
Аудио: 48.0 KHz, AAC LC, 2 ch, ~60.0 Kbps
[spoiler="Скриншоты"]







[/spoiler]