当前位置：首页 > 职业路径 > 【新】AI算法工程师-深度学习入门【新】AI算法工程师-深度学习入门 深度学习已成为当今AI人工智能领域中最具有前景和应用价值的技术之一，掌握深度学习不仅可以提高算法工程师和AI从业者的技能水平，还有助于实现人工智能技术在各行业的应用。本课程旨在帮助学习者了解深度学习的核心算法和流程，掌握神经网络的基本原理和实现方法，以及卷积神经网络、递归神经网络和词向量等经典模型的原理和应用技巧，打下深度学习领域的坚实基础。
31节课程4小时时长0个配套素材759已学学完课程，获得完课证书完课证书全站通VIP免费学90%学生选择立即购买￥199日常价￥299名企职位要求华为·AI算法工程师15-30K
1. 在以下领域有学习研究或实践：机器学习、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、图学习、大规模分布式计算
2. 熟悉Python，熟悉sklearn、Tensorflow或Pytorch等深度学习框架
3.面向业务需求，探索并完成具有挑战性的AI算法解决方案的原型研发；
4.洞察先进技术，探索并研发AI相关算法，包括但不限于机器学习、深度学习、强化学习、非梯度优化、分布式机器学习、图像处理、NLP等；
5.面向业务的AI服务化能力构建: 完成场景化的算法模块化开发、离线测试、A/B测试、模型的工程化部署和模型的持续迭代将机器学习算法落地到研发流程及产品，助力数字化转型。 京东·算法工程师（人工智能/机器学习）26-45K·15薪
1.机器学习/数学/nlp方向相关专业
2.掌握python、spark、hive等常用大数据工具
3.熟练使用numpy、pandas、sk-learn、matplotlib等数据挖掘分析工具
4.熟悉常见机器学习，深度学习算法，具有2年以上实际的机器学习深度学习项目研发经验
5.熟悉深度学习的开源框架，如Tensorflow,pytorch等，并有一定实践经验 【新】AI算法工程师-深度学习入门，全面掌握深度学习必备基础知识点
深度学习要解决的问题
深度学习应用领域
计算机视觉任务
视觉任务中遇到的问题
得分函数
神经网络整体架构
返向传播计算方法
神经网络整体架构
神经网络架构细节
神经元个数对结果的影响
正则化与激活函数
卷积神经网络原理与参数解读
卷积神经网络应用领域
卷积的作用
卷积特征值计算方法
得到特征图表示
步长与卷积核大小对结果的影响
递归神经网络与词向量原理解读
RNN网络架构解读
词向量模型通俗解释
模型整体框架
训练数据构建
CBOW与Skip-gram模型
课程目录第一章：深度学习必备基础知识点7节课1小时9分0个配套素材开始学习本章将讲授深度学习的必备基础知识，包括神经元、激活函数、前向传播、反向传播、损失函数、优化器等核心概念。学习完本章，学生将了解深度学习的基本概念，能够熟练运用常见的优化器算法和损失函数进行模型训练和优化，掌握深度学习的基本运行原理。
1-1 深度学习要解决的问题1节课 · 7分1-2 深度学习应用领域1节课 · 14分1-3 计算机视觉任务1节课 · 5分1-4 视觉任务中遇到的问题1节课 · 10分1-5 得分函数1节课 · 7分1-6 损失函数的作用1节课 · 10分1-7 前向传播整体流程1节课 · 13分第二章：神经网络整体架构6节课58分0个配套素材开始学习本章将重点介绍神经网络整体架构，包括神经网络层数、宽度、深度等重要的网络结构设计原则和技巧。学生将了解神经网络的整体结构设计原则，并学会如何针对不同的任务，调整网络的结构参数，以提高神经网络的性能。
2-1 返向传播计算方法1节课 · 9分2-2 神经网络整体架构1节课 · 10分2-3 神经网络架构细节1节课 · 10分2-4 神经元个数对结果的影响1节课 · 7分2-5 正则化与激活函数1节课 · 8分2-6 神经网络过拟合解决方法1节课 · 11分第三章：卷积神经网络原理与参数解读12节课1小时25分0个配套素材开始学习本章将深入讲解卷积神经网络的原理和参数解读，包括卷积、池化、卷积神经网络架构、参数的含义和作用等内容。学生将掌握卷积神经网络的原理和应用，能够理解卷积神经网络各个参数的作用和意义，以及如何优化网络参数以达到更好的性能。
3-1 卷积神经网络应用领域1节课 · 7分3-2 卷积的作用1节课 · 9分3-3 卷积特征值计算方法1节课 · 8分3-4 得到特征图表示1节课 · 6分3-5 步长与卷积核大小对结果的影响1节课 · 8分3-6 边缘填充方法1节课 · 6分3-7 特征图尺寸计算与参数共享1节课 · 7分3-8 池化层的作用1节课 · 5分3-9 整体网络架构1节课 · 6分3-10 VGG网络架构1节课 · 6分3-11 残差网络Resnet1节课 · 7分3-12 感受野的作用1节课 · 5分第四章：递归神经网络与词向量原理解读6节课51分0个配套素材开始学习本章将介绍递归神经网络和词向量的原理和解读，包括RNN、LSTM、序列建模、文本生成、文本分类等内容，以及Word2Vec等常用的词向量模型。学生将掌握递归神经网络和词向量的原理和应用，能够实现序列建模和文本生成，以及利用词向量进行文本分类等任务。
4-1 RNN网络架构解读1节课 · 11分4-2 词向量模型通俗解释 1节课 · 8分4-3 模型整体框架1节课 · 10分4-4 训练数据构建1节课 · 5分4-5 CBOW与Skip-gram模型1节课 · 8分4-6 负采样方案1节课 · 7分完善的教学辅助，学习效率倍增线上学习课程答疑课程资料学习证书就业推荐兼职接单跟随路径学习 强化求职加薪技能单套职业路径购买，强化你的专享技能！￥199立即购买
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