****-go深度学习-Go语言
订阅后：请点击此处观看视频课程
****-go深度学习-Go语言
学习有效期：永久观看
学习时长：1221分钟
学习计划：21天
难度：低
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：尹成
技术总监/研发总监
讲师介绍：毕业于清华大学，曾担任Google算法工程师，微软区块链领域全球最具价值专家，微软Tech Ed 大会金牌讲师。 精通C/ C++，Python ,Go语言,Sicikit-Learn与TensorFlow拥有15年编程经验与5年的教学经验，资深软件架构师，Intel软件技术专家 ，具备多年世界顶尖IT公司工作经验。2010年著书《Visual C++ 2010开发权威指南》。教学风趣幽默，善于培养学生独立思考问题的能力。技术底蕴与教学能力受到充分肯定、目前在****已有80W+学生。
☛点击立即跟老师学习☚
「你将学到什么？」
本节为go机器学习与深度学习，主要讲解go在机器学习和深度学习方面的应用，如图像识别等。
「课程学习目录」
| 1.深度学习数学基础 |
| 2.机器学习原理 |
| 3.深度学习原理 |
| 4.深度学习加法以及神经网络最优路径原理以及梯度概念 |
| 5.深度学习的矩阵计算 |
| 6.GPU计算简介 |
| 7.深度学习框架简介 |
| 8.深度学习数据网络序列化 |
| 9.深度学习神经网络矩阵计算 |
| 10.深度学习神经网络线性回归 |
| 11.实现轻量级神经网络训练 |
| 12.gdeep深度学习框架介绍 |
| 13.Mnist数据集简介 |
| 14.深度学习手写识别损失函数交叉熵 |
| 15.深度学习手写识别计算识别率 |
| 16.深度学习手写识别根据模型计算识别率 |
| 17.深度学习手写识别根据模型预测数据检查结果 |
| 18.深度学习手写识别进行图片识别 |
| 19.深度学习GPU配置信息写入 |
| 20.神经网络调用指南 |
| 21.神经网络架构 |
| 22.实现张量 |
| 23.layer |
| 24.神经网络核心 |
| 25.损失函数 |
| 26.优化器 |
| 27.训练 |
| 28.实现神经网络调用 |
| 29.weakai深度算法框架 |
| 30.定义神经网络 |
| 31.创建神经网络 |
| 32.损失函数 |
| 33.正向与反向传播计算权重 |
| 34.实现训练与预测 |
| 35.实现异或计算 |
| 36.神经网络数据模型 |
| 37.实现线性数据预测 |
| 38.golang实现图像识别数据载入 |
| 39.golang实现图像识别-循环卷积神经网络框架搭建 |
| 40.golang实现图像识别-循环卷积神经网络实现 |
| 41.golang实现图像识别-循环卷积网络初始化 |
| 42.golang实现图像识别-循环卷积神经网络测试训练预测与成功率统计 |
| 43.golang实现图像识别-训练过程 |
| 44.受限玻尔兹曼机神经网络 |
| 45.受限玻尔兹曼机神经网络框架搭建 |
| 46.构造受限玻尔兹曼机神经网络 |
| 47.实现受限玻尔兹曼机的数学基础函数 |
| 48.实现受限框架玻尔兹曼机的单层神经网络正向传播反向传播 |
| 49.实现玻尔兹曼机的连续正向反向传播 |
| 50.实现受限玻尔兹曼机的训练 |
| 51.实现玻尔兹曼机的构造重构 |
| 52.受限玻尔兹曼机的实现 |
| 53.DBN深度置信神经网络结构介绍 |
| 54.DBN深度置信神经网络隐藏层实现 |
| 55.DBN基础-逻辑回归神经网络 |
| 56.构造DBN神经网络并初始化 |
| 57.DBN深度置信神经网络预处理 |
| 58.DBN深度置信神经网络训练 |
| 59.DBN深度置信神经网络预测 |
| 60.DBN深度置信神经网络数据测试 |
| 61.DA神经网络构造 |
| 62.DA神经网络编码解码 |
| 63.DA神经网络训练 |
| 64.DA神经网络数据测试 |
| 65.卷积神经网络-图片处理 |
| 66.人工数据网络-模拟人脑 |
| 67.单层与多层数据网络 |
| 68.Varis轻量级神经网络 |
| 69.可实现图像识别的中等神经网络 |
| 70.前置神经网络 |
| 71.模型神经网络 |
| 72.图像识别框架gonn |
| 73.循环神经网络与离散神经网络 |
| 74.简单多层神经网络 |
| 75.机器学习简单回顾 |
| 76.机器学习小结 |
| 77.神经网络层原理 |
| 78.神经网络追加层 |
| 79.数据网络层的概念 |
| 80.逻辑回归神经网络逻辑实现 |
| 81.逻辑回归神经网络测试 |
| 82.图像处理的运行 |
| 83.神经网络训练 |
| 84.神经网络概念 |
| 85.神经网络线性回归计算原理 |
| 86.神经网络选择原理 |
| 87.极简神经网络 |
| 88.用神经网络预测实现手写识别 |
| 89.神经网络均方与交叉熵的实现 |
| 90.神经网络训练计算差别 |
| 91.神经网络训练 |
| 92.单层神经网络 |
| 93.双层神经网络实现上 |
| 94.双层神经网络实现中 |
| 95.双层神经网络实现下 |
| 96.测试运行双层神经网络与手写识别 |
| 97.图像识别神经网络 |
「7项超值权益，保障学习质量」
- 大咖讲解
技术专家系统讲解传授思路与实战。
- 答疑服务
专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍。
- 课程资料+课件
超实用资料，覆盖核心知识，关键技能，方便练习巩固。
- 常用实战
企业常见实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。
- 大牛技术大会视频
2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。
- APP+PC随时随地学习
满足不同场景学习需求，不受空间、地域限制。
- 内推机会
****联合大厂博客专家，为优秀学员推荐具有竞争力的工作机会 。
☛点击立即跟老师学习☚
「什么样的技术人适合学习？」
- 想进入技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
- 掌握技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
- 想进入大厂，但是技术不够丰富，没有竞争力的你
「悉心打造精品好课，21天学到大牛3年项目经验」
【完善的技术体系】
技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握
掌握Go语言知识，扎实编码能力
【清晰的课程脉络】
浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。
【仿佛在大厂实习般的课程设计】
课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。
☛点击立即跟老师学习☚
「你可以收获什么？」
了解go的深度学习的基本概念
掌握go的深度学习的基本操作