-- 简介 基本的数学理论，线性回归，逻辑回归，梯度及梯度下降，损失函数，多分类问题，BatchNorm，卷积神经网络CNN/ResNet， 循环神经网络RNN/LSTM，对抗生成网络GAN/WGAN等等，以及对应的PyTorch的实现方式讲解。通过理论与实践相结合的教学方式， 学员可以最大程度理解并掌握算法。
新加坡国立大学AI团队倾情打造，资深研究员龙老师主讲，帮助人工智能、深度学习初学者快速深刻理解深度学习算法。
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课程涵盖了人工智能的发展历程，基本的数学理论，线性回归，逻辑回归，梯度及梯度下降，损失函数， 多分类问题，BatchNorm，卷积神经网络CNN/ResNet，循环神经网络RNN/LSTM，对抗生成网络GAN/WGAN等等， 以及对应的PyTorch的实现方式讲解。通过理论与实践相结合的教学方式，学员可以最大程度理解并掌握算法。
课程地址: 深度学习与PyTorch入门实战教程
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