当我们谈论深度学习时，我们在谈论什么？

【一定要听小编说（吹）完这段（波）~】

说到深度学习

很多不做这行的朋友的第一感觉就是

高！大！上！

然后第二感觉是

薪资待遇很高！

没错

就是这样！

羡慕吧

小编也羡慕

我们经常能看到深度学习的文章之类会配上类似上图这种

小编总结了一下主要有几个特征

人脑、芯片、机器人、01序列、各种棋类

你回想是不是这样

嘻嘻(#^.^#)

当然

深度学习确实高大上

但是这会造成对新人非常的不！友！好！

主要体现在两个方面

其一

觉得高大上望而却步

正所谓可远观而不可亵玩焉

其二

上手困难

我们主要来谈谈第二点

作为一个学了好几年Python的小编

在网络爬虫、数据分析挖掘、数据可视化、机器学习等领域都摸索过

并小有收获

唯独在深度学习方面一直很困扰

原因嘛

稍后再说

稍微了解过一些深度学习的朋友

都一定听说过TF

当然不是你们想象的TF-BOYS

而是TensorFlow

作为一个Google开源深度学习系统

TensorFlow已经给我们降低了我们学习的难度

特别是使用Python

直接安装库就可以开始你的深度学习之旅

这听上去好像很棒

感觉马上就能编程实现

他们经常日常商业互吹谈到的CNN/RNN/GAN了！

于是你迅速抄一遍文档的代码

立马复现一下CNN的手写字体识别

精度95%以上

感觉美滋滋

瞬间成就感爆棚！

但是！（听到这个是不是感觉情况很不妙）

CNN的原理懂了么？

TensorFlow的基础内容（张量、会话、计算图）

你都理解了么？

你抄的每行代码都理解了么？

这个...

于是你可能像小编初学深度学习时

去买书！

要销量高的那种！

毕竟

群众的眼睛是雪亮的！

燃鹅

小编买了一本

书名大概意思是零基础的深度学习的书

这里不方便透露书名

毕竟很多初学者

就喜欢零基础、从零开始、从入门到精通

之类的书

这本书也是很有意思

上来先是秀一波操作

深度学习图像风格迁移

深度学习图像识别

诸如此类

真是天秀啊！

作者向我们描绘了一幅蓝图

仿佛学完这本书我也能做到这些！

    

当然

我们还是要一步步从头学起

于是小编翻到基础部分

翻了几页

就讲完基础了！

没错！

作者认为你应该已经学会基础部分了

好吧

这书没法看了

于是小编就去学习官方文档

因为版本问题

经常语法有变

抛出异常那更是家常便饭

小编也很无奈啊

于是看看博客

聊以慰藉

然后学的很杂

总感觉

深度学习是不可能学会的

这辈子不可能学会的

好了

小编故事也讲完了

但是

小编的深度学习又看到了希望

熟悉小编套路的朋友

可能知道小编接下来要干什么了

没错

就是推荐给大家一个

超超超超超级棒的深度学习课程

推荐的课程一点都不套路

小编一直以德扶人

啊呸

是以客观事实服人

首先

这次课程的老师

是小编Python实现数据科学的启蒙老师

丘老师！

丘老师上课全程没废话

直接拿出满满干货

课程也是通俗易懂

学完丘老师的数据科学

    

小编也要紧跟步伐学一波丘老师的深度学习

我们看看丘老师的数据科学课程情况

1300+人报名学习过

课程评价很高！

评论中看出是 由浅入深+实战案例

丘老师

或许你还不了解

丘祐玮(DavidChiu) –大数软件(LargitData)创办人，是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家，熟悉Hadoop、Spark等巨量数据平台，及擅长使R，Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审，自身着有Machine Learning With R Cookbook [Packt] 与 R Cookbook [Packt] 二书。

我们来看看丘老师的新课

《手把手教你用Python 实践深度学习》

课程目录

第一章： 从人工智能到深度学习    

1、手把手教你用Python实践深度学习  【时长：5分钟】

2、人工智能的发展历史  【时长：25分钟】

3、机器学习  【时长：25分钟】

4、监督式学习 - 规则模型  【时长：30分钟】

5、监督式学习 – 线性模型  【时长：20分钟】

6、类神经网络  【时长：15分钟】

7、建构神经网络  【时长：30分钟】

8、执行学习算法  【时长：40分钟】

9、训练神经网络  【时长：25分钟】

10、反向传播算法  【时长：30分钟】

11、训练神经网络  【时长：10分钟】

12、梯度消失  【时长：5分钟】

13、支持向量机  【时长：15分钟】

14、深度学习  【时长：30分钟】

第二章：使用TensorFlow & Keras 建构人工神经网络(Artificial Neural Network)    

1、TensorFlow简介  【时长：10分钟】    

2、安装TensorFlow  【时长：10分钟】    

3、使用TensorFlow Playground可视化人工神经网络  【时长：30分钟】    

4、Keras 安装与配置  【时长：10分钟】 

5、[实例] 使用人工神经网络预测客户是否可信  【时长：60分钟】    

6、评估、调参、优化人工神经网络  【时长：30分钟】    

7、比较人工神经网络与其他机器学习模型  【时长：60分钟】 

第三章：卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)    

1、什么是卷积神经网络(Convolutional Neural Network)  【时长：10分钟】    

2、卷积特征提取  【时长：10分钟】    

3、ReLu层 (Rectified Linear Units)  【时长：20分钟】    

4、池化层 (Pooling)  【时长：20分钟】    

5、Flattening 层  【时长：10分钟】    

6、建立卷积神经网络  【时长：30分钟】    

7、什么是SoftMax 与 Cross-Entropy  【时长：20分钟】

8、[实例] 利用卷积神经网络实践手写识别  【时长： 分钟】

9、[实例] 利用卷积神经网络辨识图片  【时长：60分钟】    

10、如何调校卷积神经网络  【时长：30分钟】

   

第四章：循环神经网络(Recurrent Neural Networks)    

1、什么是循环神经网络(Recurrent   Neural Networks)  【时长：20分钟】    

2、消失的梯度问题(The vanishing gradient problem)  【时长：30分钟】    

3、长短期记忆网络 LSTM（Long Short-Term Memory）  【时长：30分钟】    

4、建立循环神经网络(Recurrent Neural Networks)  【时长：20分钟】    

5、[实例] 利用循环神经网络(Recurrent Neural Networks)预测股价  【时长：60分钟】

6、如何调校循环神经网络(Recurrent Neural Networks)  【时长：30分钟】  

7、[实例] 如何用自动生成句子  【时长：60分钟】

第五章：自编码网络 (AutoEncoder)    

1、什么是自编码网络(AutoEncoder)  【时长：10分钟】    

2、训练自编码网络 (AutoEncoder)  【时长：10分钟】    

3、过完备隐藏层(Overcomplete Hidden Layers)  【时长：10分钟】    

4、稀疏编码 (Sparse Autodncoders)  【时长：20分钟】    

5、降噪自动编码(Denoising Autoencoders )  【时长：10分钟】    

6、收缩自动编码(Contractive Autoencoders)  【时长：20分钟】    

7、多层自动编码 (Stacked Autoencoders)  【时长：20分钟】    

8、深度自动编码 (Deep Autoencoders)  【时长：20分钟】    

9、[实例] 使用自编码网络建立推荐系统  【时长：60分钟】

10、[实例] 使用自编码网络建立入侵检测系统  【时长：60分钟】   

第六章：生成对抗网络 GAN (Generative Adversarial Nets)    

1、生成对抗网络GAN (Generative Adversarial Nets) 基本原理  【时长：10分钟】    

2、GAN 代价函数  【时长：10分钟】    

3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)  【时长：20分钟】    

4、批归一化(Batch Normalization)  【时长：20分钟】    

5、小步长卷积（Fractionally-Strided Convolution）  【时长：30分钟】    

6、[实例] 利用生成对抗网络 GAN 自动生成图片  【时长：60分钟】    

7、[实例] 利用文本生成图像  【时长：60分钟】

第七章：深度增强学习    

1、基于价值的增强学习  【时长：20分钟】    

2、基于策略的增强学习  【时长：20分钟】    

3、基于模型的增强学习  【时长：20分钟】    

4、深度Q学习  【时长：30分钟】    

5、深度策略网络  【时长：30分钟】    

6、[实例] 使用增强学习建立人工智能  【时长：60分钟】

我们可以从课程目录中看出以下几点：

从机器学习过渡到深度学习！

从TensorFlow、Keras等深度学习框架安装基础讲起！

你想学会的CNN/RNN/GAN都有！

每种深度学习方法都至少有一个案例！

小编已经把更新的看完啦

感觉肥肠通俗易懂！

什么？你说你没听过丘老师的讲课

不知道是否喜欢这种风格

没关系

我们有一个多小时内容免费试听！

试听链接：

https://edu.hellobi.com/course/278/lessons

小编  .  到即止

进军深度学习靠丘老师带小编我少走弯路了

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今天少吃一顿大餐

明日多买一套别墅

还在关注疫苗事件吗

拼多多都上市了

与其愤世嫉俗

不如沉下学习

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小姐姐

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