课程列表: Deep Learning

Good materials on deep learning.

作者: Grigory Sapunov
课程
介绍
会期
1
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Geoffrey Hinton
University of Toronto
计算机科学 数学与统计
Gb Free
课程加成功了: 很早之前
Learn about artificial neural networks and how they're being used for machine learning, as applied to speech and object recognition, image segmentation, modeling language and human motion, etc. We'll emphasize both the basic algorithms and the practical tricks needed to get them to work well. Neural...
2012年10月01日, 8 星期
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2
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Geoffrey Hinton
University of Toronto
计算机科学 数学与统计
Gb Free
课程加成功了: 2013年9月26日
Introductory course in machine learning by world leading expert Geoffrey Hinton. Topics include: linear regression and classification, neural networks, clustering, decision trees, gaussian processes, deep belief nets and more
自由时间安排
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3
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Tijmen Tieleman, Geoffrey Hinton
University of Toronto
计算机科学 数学与统计
Gb Free
课程加成功了: 2013年9月26日
In this course, we study neural networks of various types. Topics include: neural network architectures, perceptrons, the backpropagation algorithm, neuro-probabilistic language models, convolutional nets for digit recognition, mini-batch gradient descent, the momentum method, recursive neural networks...
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4
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Geoffrey Hinton
University of Toronto
计算机科学 数学与统计
Gb Free
课程加成功了: 2013年9月26日
Advanced course in machine learning by world leading expert Geoffrey Hinton. Topics include: graphical models, Restricted Boltzmann machines, Object Recognition in Deep Neural Nets, Recurrent neural networks, Non-linear Dimensionality Reduction and more.
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5
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Fei-Fei Li, Andrej Karpathy
Stanford
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年1月19日
Computer Vision has become ubiquitous in our society, with applications in search, image understanding, apps, mapping, medicine, drones, and self-driving cars. Core to many of these applications are visual recognition tasks such as image classification, localization and detection. Recent developments...
2015年1月05日, 11 星期
2016年1月04日, 11 星期
2017年3月01日
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6
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Richard Socher
Stanford
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年7月26日
Natural language processing (NLP) is one of the most important technologies of the information age. Understanding complex language utterances is also a crucial part of artificial intelligence. Applications of NLP are everywhere because people communicate most everything in language: web search, advertisement...
2017年3月30日, 10 星期
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7
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Nvidia
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年7月19日
Deep learning is a rapidly growing segment of artificial intelligence. It is increasingly used to deliver near-human level accuracy for image classification, voice recognition, natural language processing, sentiment analysis, recommendation engines, and more. Applications areas include facial recognition...
2015年7月22日, 11 星期
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8
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Andrew Ng
Stanford University
计算机科学 数学与统计
Gb Free
课程加成功了: 2015年5月21日
Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has given us self-driving cars, practical speech recognition, effective web search, and a vastly improved understanding of the human genome. Machine learning is so pervasive...
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9
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National Taiwan University
计算机科学
Cn Paid Free
课程加成功了: 2014年11月01日
The course extends the fundamental tools in "Machine Learning Foundations" to powerful and practical...
2015年11月10日, 8 星期
10
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Yann LeCun
New York University
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年7月26日
Lectures from the NYU Course on Deep Learning (Spring 2014) This is a graduate course on deep learning, one of the hottest topics in machine learning and AI at the moment. In the last two or three years, Deep learning has revolutionized speech recognition and image recognition. Deep learning is...
2014年1月27日, 16 星期
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Rob Fergus
NIPS
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年7月26日
This tutorial will look at how deep learning methods can be applied to problems in computer vision, most notably object recognition. It will start by motivating the need to learn features, rather than hand-craft them. It will then introduce several basic architectures, explaining how they learn features...
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Photo
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Yasser Abu-Mostafa
Caltech
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年7月26日
This is an introductory course by Caltech Professor Yaser Abu-Mostafa on machine learning that covers the basic theory, algorithms, and applications. Machine learning (ML) enables computational systems to adaptively improve their performance with experience accumulated from the observed data. ML techniques...
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Nando de Freitas
University of Oxford
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2015年7月27日
A course taught in 2015 at Oxford University with the help of Brendan Shillingford. The course focuses on the exciting field of deep learning. By drawing inspiration from neuroscience and statistics, it introduces the basic background on neural networks, back propagation, Boltzmann machines, autoencoders...
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14
Photo-larocheh
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Hugo Larochelle
Université de Sherbrooke
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2016年2月10日
These are the videos I use to teach my Neural networks class at Université de Sherbrooke
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Udacity
Gb Free
课程加成功了: 2016年2月20日
Learn how to apply deep learning to solve complex problems. Train and test your models in TensorFlow, including convolutional and recurrent neural networks.
自由时间安排
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713104_d4cb
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Udemy
商务与管理
Gb Paid
课程加成功了: 2016年2月20日
The MOST in-depth look at neural network theory, and how to code one with pure Python and Tensorflow
自由时间安排
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17
Nn-1
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Arseny Moskvichev, Анастасия Миллер
Stepik
Ru Free
课程加成功了: 2015年12月23日
В рамках данного курса слушатели познакомятся с теоретическими и практическими основами искусственных нейронных сетей. Слушатели научатся применять нейронные сети для решения широкого круга задач из области анализа данных. Курс входит в онлайн-программу по анализу данных.
近期, 自由时间安排
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18
Dave_silver
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David Silver
University College London
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2016年3月12日
Advanced Topics 2015 (COMPM050/COMPGI13): Reinforcement Learning
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Rounded_corners
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Arthur Gretton (with Zoltan Szabo, Kacper Chwialkowski)
University College London
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2016年3月12日
Advanced Topics in Machine Learning: COMPGI13 (kernel part)
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20
Me
Me
John Schulman, Pieter Abbeel
UC Berkeley
计算机科学
Gb Free
课程加成功了: 2016年3月12日
Deep Reinforcement Learning
自由时间安排
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