Deep Learning

תוכן הקורס

במערכת הדמו פתוח רק השיעור הראשון בכל קורס.

1. 19.1.1 מבוא - חלק א'25:14צפייה חופשית
2. 29.1.2 מבוא - חלק ב'18:59
3. 39.1.3 מבוא - GPU זמין18:10
4. 49.2.1 ANN - מבוא16:09
5. 59.2.2 ANN - איך זה עובד24:44
6. 69.2.3 ANN - יישומים, יתרונות וחסרונות19:47
7. 79.3.1 זרימת טנסור - מניסט24:13
8. 89.3.2 tensorflow - תרגיל ANN18:45
9. 99.4.1 CNN - מבוא17:27
10. 109.4.2 CNN - ארכיטקטורת cnn28:05
11. 119.4.3 CNN - דוגמה ליישום17:53
12. 129.5.1 RNN - מבוא ואדריכלות21:24
13. 139.5.2 RNN - שיפוע נעלם ומתפוצץ13:16
14. 149.5.3 RNN - דוגמה ליישום12:02
15. 159.6.1 LSTM - מבוא וארכיטקטורה24:55
16. 169.6.2 LSTM - דו כיווני ויישום10:03
17. 179.7.1 GAN - מבוא19:42
18. 189.7.2 GAN - ארכיטקטורת גן21:37
19. 199.7.3 GAN - הטמעה מהירה14:15
20. 209.8.1 מקודדים אוטומטיים - תיאוריה25:13
21. 219.8.2 מקודדים אוטומטיים - דוגמה למימוש23:19