深度學習之父的神經網路第五課！

作為深度學習祖師，Geoffrey Hinton 的每一句每一言，都使學習者如奉綸音。濃縮其畢生所學的《Neutral Network for Machine Learning》，則是唯一一門 Hinton 老師系統講授的公開課。

自 2012 年開課，NNML 就一躍成為深度學習開發者的殿堂級慕課。時隔五年，仍然是內容最「干」、最值得學習的深度學習課程。

如果說吳恩達的《Machine Learning》是最佳入門課程，描述 NNML 則只需兩個字： 「必修」——對於有志於真正掌握深度學習的人而言。

它很難，但也因此沒有做任何「dumb down」——為照顧小白而犧牲「厚度」，把原本並不單純的原理硬以簡單的類比表述出來，是幾乎所有深度學習課程不得不做的妥協。

但這門課沒有。

本欄目將在AI研習社（公眾號：okweiwu）每周一、周三更新，敬請關注！

Lecure 5用神經網路進行物體識別

內容簡介

第五節主要介紹物體識別問題的難點及克服這些難點的方法，重點介紹了數字識別和物體識別中使用的卷積神經網路，並介紹了由 Yann LeCun 和他的團隊提出的 Le Net，這是一個在向前反饋網路中使用了反向傳播的手寫數字識別系統。

往期課程

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為了讓廣大 AI 青年們不再為英語所累，快速進入學習狀態，雷鋒網旗下 「AI 研習社」 推出了深度學習之父 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列視頻課程。PS: 出於對 Hinton 知識成果的尊重以及版權的需要，AI 研習社已經獲得了 Hinton 教授的親自授權。

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