深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，而深度學習的過程就是使用多個處理層對數據進行高層抽象，得到多重非線性變換函數的過程。

雖然深度學習的概念看似高大上，讓人有種莫名的距離感，實際上它在日常生活中隨處可見，比如我們較為熟悉的無人駕駛汽車、電影推薦等。

人工智能、機器學習與深度學習的關系

話雖如此，究竟怎么才能更好地掌握深度學習，零基礎又該如何學習呢？

在這，必須先要介紹一下Python。Python作為一門易讀、易維護，用途廣泛的編程語言，是時下最火的人工智能語言。

與大多數的編程語言相比，Python類似于一個應用商店，里面有各式各樣開發好的App，每個App能夠解決相應的問題。

如果你需要，拿來用即可。有時候，甚至只需一行代碼，就能解決問題。

為了讓大家獲取一條高效的學習路徑，超級數學建模攜手唐老師以Python為基礎，為你帶來實用度與趣味度滿分的《Python深度學習》課程！

課程并沒有只是灌輸大量理論，而是循序漸進，從基礎知識結合操作講起結合案例進行實戰訓練。

因此，該系列課程不但適合機器學習、深度學習等愛好者和相關科研工作者，還適合編程零基礎的小伙伴參與學習。課后唐老師還會及時跟蹤答疑。

即便是純小白，小天相信學習課程不會有太大的壓力。

《Python深度學習》課程介紹

（共68學時）

課程大綱

第一章：深度學習概述與計算機視覺挑戰（免費試學）

第二章：深度學習必備基礎知識點

第三章：最優化與反向傳播

第四章：神經網絡整體架構

第五章：案例實戰CIFAR圖像分類任務

第六章：卷積神經網絡基本原理

第七章：卷積參數詳解

第八章：案例實戰CNN網絡

第九章：經典網絡架構與物體檢測任務

第十章：網絡模型訓練技巧

第十一章：深度學習框架Caffe網絡配置

第十二章：Caffe制作數據源

第十三章：Caffe框架小技巧

第十四章：Caffe框架常用工具

第十五章：深度學習框架Tensorflow基本操作

第十六章：Tensorflow框架構造回歸模型

第十七章：Tensorflow神經網絡模型

第十八章：Tensorflow構建CNN網絡

第十九章：Tensorflow加載訓練好的模型

第二十章：Tensorflow構建RNN網絡

第二十一章：深度學習項目實戰-驗證碼識別

長按識別二維碼

即可報名學習

課程特色

• 學習周期——一個月（學習建議：2小時/周）

• 課程收益——快速掌握深度學習的基礎知識；掌握深度學習的兩大主流框架；獨立完成項目實戰

  
  

適用群體

• 零基礎學習者

• 機器學習、深度學習愛好者

• 科研工作者，特別是打算邁入人工智能領域的工作者

  
  

授課老師

作為主講人，唐老師將多年的機器學習經驗和Python使用技巧分享給大家。因此課程傳授的不僅是知識，還有思維和方法。

特別提醒

課程優惠詳情

• 深度學習課程價格——￥298

• 課程優惠

①新學員

限量發放50元優惠券，公眾號后臺對話框回復“深度學習”即可領取

②老學員（報名過我們任一付費課程的學員）

評價已報名的課程，并截圖發給助教，即可領取55元優惠券

注意事項

①課程咨詢交流群：579295081

②課程有疑問或成功報名均請聯系助教?

小七微信：zwjlee001

大魚QQ：210187565

來吧，點擊下方“閱讀原文”，跟隨著老師的腳步，提升自我！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的入门深度学习，其实并不难！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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