Artwork

محتوای ارائه شده توسط FAU and Prof. Dr. Andreas Maier. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط FAU and Prof. Dr. Andreas Maier یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

Deep Learning 2018 (QHD 1920 - Video & Folien)

اشتراک گذاری
 

بایگانی مجموعه ها ("فیدهای غیر فعال" status)

When? This feed was archived on June 19, 2022 01:28 (2y ago). Last successful fetch was on August 21, 2020 07:08 (3+ y ago)

Why? فیدهای غیر فعال status. سرورهای ما، برای یک دوره پایدار، قادر به بازیابی یک فید پادکست معتبر نبوده اند.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage series 2432490
محتوای ارائه شده توسط FAU and Prof. Dr. Andreas Maier. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط FAU and Prof. Dr. Andreas Maier یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Deep Learning (DL) has attracted much interest in a wide range of applications such as image recognition, speech recognition and artificial intelligence, both from academia and industry. This lecture introduces the core elements of neural networks and deep learning, it comprises: (multilayer) perceptron, backpropagation, fully connected neural networks loss functions and optimization strategies convolutional neural networks (CNNs) activation functions regularization strategies common practices for training and evaluating neural networks visualization of networks and results common architectures, such as LeNet, Alexnet, VGG, GoogleNet recurrent neural networks (RNN, TBPTT, LSTM, GRU) deep reinforcement learning unsupervised learning (autoencoder, RBM, DBM, VAE) generative adversarial networks (GANs) weakly supervised learning applications of deep learning (segmentation, object detection, speech recognition, ...)
  continue reading

13 قسمت

Artwork

Deep Learning 2018 (QHD 1920 - Video & Folien)

17 subscribers

updated

iconاشتراک گذاری
 

بایگانی مجموعه ها ("فیدهای غیر فعال" status)

When? This feed was archived on June 19, 2022 01:28 (2y ago). Last successful fetch was on August 21, 2020 07:08 (3+ y ago)

Why? فیدهای غیر فعال status. سرورهای ما، برای یک دوره پایدار، قادر به بازیابی یک فید پادکست معتبر نبوده اند.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage series 2432490
محتوای ارائه شده توسط FAU and Prof. Dr. Andreas Maier. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط FAU and Prof. Dr. Andreas Maier یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Deep Learning (DL) has attracted much interest in a wide range of applications such as image recognition, speech recognition and artificial intelligence, both from academia and industry. This lecture introduces the core elements of neural networks and deep learning, it comprises: (multilayer) perceptron, backpropagation, fully connected neural networks loss functions and optimization strategies convolutional neural networks (CNNs) activation functions regularization strategies common practices for training and evaluating neural networks visualization of networks and results common architectures, such as LeNet, Alexnet, VGG, GoogleNet recurrent neural networks (RNN, TBPTT, LSTM, GRU) deep reinforcement learning unsupervised learning (autoencoder, RBM, DBM, VAE) generative adversarial networks (GANs) weakly supervised learning applications of deep learning (segmentation, object detection, speech recognition, ...)
  continue reading

13 قسمت

همه قسمت ها

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع