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微软人工智能 - 深度学习框架和工具 微软
- 内容简介:
- 在《微软人工智能公开课》中，我们将通过服务和API、数据分析平台、以及深度学习框架和工具三个层级和大家一起学习微软人工智能相关的服务、技术和工具。希望通过此系列课程，开发人员和数据科学家可以更加充分的借用云平台的力量，开发更加智能、更富有生命力的产品，服务大众。
- 价格:
- 免费
课程介绍
| 第一讲 | 1.1 深度学习概览 | 深度学习概览 视频 |
| 第二讲 | 2.1深度神经网络简介及模糊神经网络FNN | 深度神经网络简介及模糊神经网络FNN 视频 |
| 第二讲 | 2.2 卷积神经网络CNN | 卷积神经网络CNN 视频 |
| 第二讲 | 2.3 循环神经网络RNN | 循环神经网络RNN 视频 |
| 第二讲 | 2.4 深度神经网络在语音中的应用 | 深度神经网络在语音中的应用 视频 |
| 第二讲 | 2.5深度视频分析与理解 | 深度视频分析与理解 视频 |
| 第二讲 | 2.6深度学习在计算机图形学中的结合与运用 | 深度学习在计算机图形学中的结合与运用 视频 |
| 第二讲 | 2.7强化学习DRL简介 | 强化学习DRL简介 视频 |
| 第三讲 | 3.1 Azure GPU助力基于 TensorFlow 框架的深度学习 | Azure GPU助力基于 TensorFlow 框架的深度学习 视频 |
| 第三讲 | 3.2 Cognitive Toolkit 框架以及 Azure 上 DSVM 虚拟机模板 | Cognitive Toolkit 框架以及 Azure 上 DSVM 虚拟机模板 视频 |
| 第三讲 | 3.3 最佳实践：基于 Azure和Caffe 框架的深度学习 | 最佳实践：基于 Azure和Caffe 框架的深度学习 视频 |
| 第三讲 | 3.4 Apache Spark 微软机器学习 | Apache Spark 微软机器学习 视频 |
| 第四讲 | 4.1 人工智能技术在医疗健康问答系统 中的应用案例解析 | 人工智能技术在医疗健康问答系统 中的应用案例解析 视频 |
| 第四讲 | 4.2 微软识花案例解析 | 微软识花案例解析 视频 |
| 第四讲 | 4.3 Microsoft Pix 案例解析 | Microsoft Pix 案例解析 视频 |
课程参数
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