面向工程师的深度学习

第1部分:为什么选择深度学习本视频从解决工程问题的角度介绍了深度学习。了解它是什么，它适合做什么，以及为什么当传统方法不奏效时它能起作用。

第2部分:使用合成数据本视频涵盖了深度学习的第一步:确保你有数据来训练网络。根据你拥有的用于训练的数据类型和数量，了解深度学习是否适合你的项目。

第三部分:数据预处理和短时傅里叶变换原始形式的数据可能不是训练网络的理想方式。了解如何预处理数据以使训练更快更简单，并确保它收敛于解决方案。

第四部分:使用迁移学习本视频使用一个迁移学习示例，向您展示如何开发一个可以识别加速度数据中的击掌运动的网络。

第5部分:部署深度学习模型本视频涵盖了拥有深度神经网络后所需的额外步骤:将其纳入更大的设计，获得对系统的信心，并将其部署到目标设备上。