使用Python进行深度学习|基本的深度学习概念

对深度学习的深刻理解，欢迎来到Python深度学习的世界！这门综合课程旨在带您了解深度学习的基本概念和实际应用，使您能够在人工智能方面打下坚实的基础。通过一系列引人入胜的讲座和动手实验，您将深入了解各种Python库、机器学习算法和深度学习中使用的高级技术。Deep Learning With Python | Essential Deep Learning Concepts

*课程介绍*第1节:简介，我们先来了解一下什么是深度学习，为什么它如此重要。我们还将熟悉称为集成开发环境(ide)的特殊工具，它将使您的学习之旅更加顺利。

第2部分:Python库学习如何使用Python做一些很酷的事情！我们将教您如何使用Pandas处理数据，使用Numpy做数学，使用Scipy探索科学，使用Matplotlib制作精美的图表，以及使用Seaborn创建漂亮的可视化效果。

第3节:深度学习简介向深度学习问好！我们将向您展示它的全部内容，以及它如何帮助解决大问题。我们甚至会向你介绍一种叫做神经网络的奇特的东西。

第4部分:监督与非监督学习探索计算机学习的两种方式:一种是它们被确切地告知要做什么(这就是监督学习)，另一种是它们通过寻找模式来自主学习(这就是非监督学习)。

第5节:线性回归想过预测未来吗？我们将教你如何用线条预测事物！我们将向您展示如何绘制这些线，如何知道它们是否正确，以及如何阻止他们猜得太多。

第6部分:多元线性回归让我们更进一步！我们将教你如何用更多的线预测更多的东西。就像魔术一样，但是有数学！

第7节:逻辑回归有时候，计算机需要做决策。我们将向您展示计算机如何像侦探一样做决策，我们甚至会向您介绍一些叫做逻辑回归的很酷的数学。

第8节:决策树发现决策树的魔力。它们就像那些“选择你自己的冒险”的书，但对电脑来说。我们还将向您介绍两个特殊的助手:Xgboost和Random Forest。

第9部分:聚类假设您有很多数据，并且您想要对相似的东西进行分组。那就是聚类！我们会告诉你怎么做，你会感觉像一个侦探整理线索。

第10部分:异常检测你有没有想过找出异常的一个？电脑能帮上忙！我们将教你如何使用很酷的技巧发现数据中的奇怪东西。

第11部分:协作和基于内容的过滤想象一下，有一个机器人朋友，他确切地知道你喜欢什么。我们将通过推荐您喜欢的东西，向您展示计算机是如何成为这位朋友的。

第12部分:强化学习你玩过游戏，并通过尝试不同的东西来学习如何获胜吗？这就是强化学习的意义！我们将探索计算机如何通过尝试和失败来学习，就像你一样。

第13节:神经网络探索人工智能的大脑:神经网络。它就像一个由微小决策者组成的网络，帮助计算机理解世界。

第14节:TensorFlow最受欢迎的深度学习库之一，这是一个特殊的工具，它使构建和教授神经网络变得更容易。你会像一个创造人工智能咒语的巫师！

第15部分:Keras是一种高级神经网络API，它简化了构建和训练深度学习模型的过程。这就像用积木搭建一样，简单又有趣！

第16部分:PyTorchAnother广泛使用的深度学习库，并学习如何利用其灵活和动态的计算图来构建、训练和部署神经网络。这就像用数字画笔创作艺术，给你很多自由。

第17节:RNN和CNN递归神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNN)是两种专门的架构，分别擅长处理序列和图像数据。在本课程结束时，您将对深度学习概念和技术有一个全面的了解，并且您将能够使用Python及其强大的库来应对各种人工智能和机器学习挑战。无论你是该领域的初学者还是想巩固你的知识，这门课程都将让你朝着成为人工智能专家迈出第一步。所以，准备好解锁人工智能的魔力，让你的电脑做惊人的事情吧！

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言:英语|大小:4.12 GB |时长:10小时12分钟 含课程文件

你会学到什么
数据可视化库，如Pandas、Matplotlib、Seaborn和NumPy。
机器学习的关键概念，包括监督学习和非监督学习，并了解它们之间的区别。
线性回归模型的实现。
理解成本函数的概念。
采用梯度下降进行优化。
决策树算法，包括XGBoost和随机森林。
了解集成方法的工作原理及其在预测建模中的应用，使其能够构建更准确、更稳健的模型。
他们还将能够将他们的技能扩展到逻辑回归，包括成本函数和特定于分类问题的梯度下降。

要求
需要基本的python知识

本课程适用于热衷于学习深度学习和数据科学的初级Python开发人员，至少拥有高中数学知识并希望开始学习机器学习的学生。，任何对编码不太熟悉，但对深度学习感兴趣并希望将其轻松应用于数据集的人。，任何想在深度学习方面提升水平的数据分析师。，任何对深度学习感兴趣的人。

课程目录：

第一部分:导言

第1讲深度学习介绍和IDE介绍

第2部分:Python库

第二讲熊猫

第三讲Numpy

第四讲科学

第5讲Matplotlib

第六讲Seaborn

第3部分:深度学习简介

第7讲深度学习简介

第4部分:有人监管与无人监管

第8讲有监督与无监督

第5节:线性回归

第9讲线性回归介绍

第十讲成本函数

第十一讲梯度下降

第12讲过度装配

第十三讲线性回归的梯度下降

第14讲线性回归(实验部分)

第6节:多元线性回归

第15讲多元线性回归

第7节:逻辑回归

第16讲逻辑回归介绍

第17讲成本函数，逻辑回归的梯度下降

第18讲第18节。逻辑回归(实验课)

第8部分:决策树

第19讲决策树介绍

第20讲Xgboost

第21讲随机森林

第9节:集群

第22讲聚类

第10部分:异常检测

第23讲异常检测

第11部分:协作和基于内容的过滤

第24讲协作和基于内容的过滤

第12部分:强化学习

第25讲第25节。强化学习

第13节:神经网络

第26讲神经网络

第14节:张量流

第27讲第27节。张量流

第15节:Keras

第28讲Keras

第16节:Pytorch

第29讲Pytorch

第17节:rnn和CNN

第30讲第30节。RNN和CNN