工程师的深入学习

第一部分：为什么选择深度学习本视频从解决工程问题的角度介绍深度学习。了解它是什么，它适合什么，以及为什么在传统方法无法满足的情况下它可以工作。

第2部分：使用合成数据本视频介绍了深度学习的第一步：确保您拥有用于培训网络的数据。根据您用于培训的数据类型和数量，了解深度学习是否适合您的项目。

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适合训练网络。了解如何预处理数据，使训练更快、更简单，并确保它收敛于解决方案。

第4部分：使用迁移学习本视频使用了一个转移学习示例，向您展示了如何开发一个能够识别加速度数据中的五个高运动的网络。

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其他步骤：将其整合到更大的设计中，获得对系统的信心，并将其部署到目标设备上。