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数据科学读书会 Book 6 – 从零开始入门人工智能与深度学习 第一讲
数据应用学院(Data Application Lab)专注于数据科学,人工智能和大数据的职业教育, 每年向全球各地,包括硅谷和华尔街的知名企业输送数百 Data Scientists, 更有大量的 Data Analysts,Business Analysts,Machine Learning Engineers,Software Engineers 以及 Data Engineers。多年的钻研积累和专一打造了独一无二教学方法和求职经验。被多家北美英文科技媒体列为 Top 10 North American Data Bootcamp。学员遍布美国加拿大,还有来自欧洲, 澳洲和亚太等地的慕名者报名参加。
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种以人工神经网络为架构,对数据进行表征学习的算法。已有数种深度学习框架,如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和循环神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。 “深度学习”已成为最流行的学习热点,或者说是人工神经网络的另一种说法。
那么如何入门深度学习呢?首先要具备一定的机器学习基础知识,例如可以学习吴恩达的机器学习课程。然后根据自己的实际能力,制定1个月到半年不等的学习计划。在实际学习中,我们可以在学习了神经网络与深度学习的基础知识后,参与感兴趣的项目练习,例如图形图像,自然语言处理等。在练习中加深体验。
本系列读书会讲座以Ian Goodfellow的Deep Learning这本经典教材为参考背景, 同时结合其他丛书和机器/深度学习信息,提纲挈领探讨Deep Learning的基础知识,为大家了解深度学习的道路中破除障碍,提高效率。
本期读书会纲要:
(预计6-8讲,每讲内容根据时间安排微调,请关注微信公众号:大数据应用 获取最新更新)
时间:美西时间 每周六4-5 PM
神经网络概论 (1课时)
什么是神经网络
神经网络的应用
神经网络的学习内容
神经网络基础(2课时)
数学基础:线代,概率论,数值计算
机器学习基础
深度前馈网络
改善深层神经网络 (2课时)
正则化
模型中的优化
卷积神经网络 (2课时)
卷积神经网络基础
卷积神经网络的应用:计算机视觉等
【什么样的人值得付出 1hour 来学习?】
· 希望学习Deep Learning
· 数据科学相关爱好者,求职者
· 希望补充知识,加深机器学习理解
· 商业分析,数据科学转行,希望拓宽知识面
【所有成功注册并全程出席的同学将获得特别礼品】
获得资格加入北美求职互助群
获得数据应用学院奖学金积分50美金
可以领取数据应用学院的数据科学家课程优惠券
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