第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies) 实例探究 2.1 为什么要进行实例探究?(Why look at case studies?) LeNet-5、AlexNet、VGG 2.2 经典网络(Classic networks) LeNet-5 AlexNet VGG ResNet 2.3 残差网络(Residual Networks (ResNets)) 2.4 残差网络为什么有用?(Why ResNets...
第一周:深度学习的实践层面(Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 1)应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 2)划分 3)注意 问题系列之一 1.2 偏差,方差(Bias /Variance) 1)区别 2)判断 3)注意 1.3 机器学习基础(Basic Recipe for Machine Learning) 1)流...
Andrew Ng是机器学习和人工智能的先驱。他加入我们,讨论为何数据工程对以数据为中心的人工智能至关重要。, 视频播放量 475、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 0、收藏人数 30、转发人数 1, 视频作者 小林AI科技社区, 作者简介 【日更】用AI实践赋能内容,分享科技,思想,
2024年5月30日,斯坦福商学院、斯坦福经济政策研究所和美国司法部反垄断部门联合举办了‘促进AI竞争’会议。在会议上,DeepLearning.AI创始人Andrew Ng深入探讨了AI与开源的关系。, 视频播放量 1117、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 9、转发人数 2, 视频作者
吴恩达(Andrew Ng),华裔美国人,1976年出生于伦敦,是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系副教授,人工智能实验室主任。吴恩达是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一。吴恩达也是在线教育平台Coursera的联合创始人(with Daphne Koller)。2014年5月16日,吴恩
deep learning再次火爆最重要的两个因素: 1. Data availability 2. Computational scale 训练集和测试集的比例一般是:training and test sets split to form your 70% &30% deep leaning 随着数据的增多performance是 up的 但是在做一个深度学习相关的项目时,idea 是最重要的,其次是code,自己会code当然牛逼,不会...
1.Python Basics with Numpy 2.Logistic Regression with a Neural Network mindset week3 1.Planar data classification with one hidden layer week4 1.Building your Deep Neural Network: Step by Step 2.Deep Neural Network for Image Classification: Application ...
DeepLearning AI 吴恩达(Andrew NG)新教程↓ 讲Embedding Model,适合所大家学习了解!#ai##ai探索计划# “嵌入模型:从架构到实施”(Embedding Models: From Architecture to Implementation),了解如何构建、训练和在语义搜索系统中使用嵌入模型。许多LLM 应用程序对问题和答案使用单一嵌入模型。这可能会导致一些问题,例如...
【新智元导读】2016年4月14日(周四)21:00 - 22:30,酷我创始人、北大大数据与机器学习中心联合主任雷鸣先生以线上对话的方式,在微信群中与人工智能领域专家吴恩达(Andrew Ng)、徐伟对话,畅谈深度学习的现在与未来。此次活动一共有近10,000人参加。 嘉宾介绍 ...
2.7 迁移学习(Transfer learning) 串行学习1)例子 2)适用准则 2.8 多任务学习(Multi-task learning) 并行学习1)案例与神经网络架构 2)意义与实际运用 前沿 2.9 什么是端到端的深度学习?(What is end-to-end deep learning?) 1)从“流水线”过渡到“端到端” ...