Convolutional Neural Network (CNN) Explained | Deep Learning Theory for Beginners

Автор: System Links Official

Загружено: 2025-07-25

Просмотров: 102

Описание:

In this theoretical video, we break down the concepts behind *Convolutional Neural Networks (CNNs)* — the backbone of modern AI systems for image processing and computer vision.

📘 Topics Covered:
What is a Neural Network?
Introduction to Convolutional Neural Networks
Why CNNs are better for image data
Convolution, Pooling, Activation, and Fully Connected Layers
How CNNs learn spatial hierarchies of features
Real-life applications (e.g., Face Recognition, Medical Imaging, Self-driving Cars)

📌 This video is ideal for students, AI beginners, and anyone curious about how machines interpret images using neural networks — without diving into code.

🎓 Whether you’re preparing for an AI course, an interview, or just building your concepts, this video will help you grasp CNN fundamentals clearly.

#CNN #ConvolutionalNeuralNetwork #AITheory #DeepLearning #NeuralNetworks #MachineLearning #ComputerVision #ImageProcessing #ArtificialIntelligence #AIConcepts

Convolutional Neural Network (CNN) Explained | Deep Learning Theory for Beginners

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

Свёрточные нейронные сети с нуля | Подробно

How convolutional neural networks work, in depth

How convolutional neural networks work, in depth

MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning

MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Почему «Трансформеры» заменяют CNN?

Рецептивное поле CNN | Анимированное глубокое обучение

Рецептивное поле CNN | Анимированное глубокое обучение

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

MIT 6.S191: Convolutional Neural Networks

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Объяснение сверточных нейронных сетей (визуализация CNN)

Графовые сверточные сети (GCN) стали проще

Графовые сверточные сети (GCN) стали проще

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

Автоэнкодеры | Глубокое обучение в анимации

Делаю нейросеть с нуля

Делаю нейросеть с нуля

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Физически-информированные нейронные сети (PINN) [Машинное обучение с учетом физики]

Neural Networks Part 8: Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)

Neural Networks Part 8: Image Classification with Convolutional Neural Networks (CNNs)

Image Classification CNN in PyTorch

Image Classification CNN in PyTorch

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Как происходит модернизация остаточных соединений [mHC]

Краткое объяснение больших языковых моделей

Краткое объяснение больших языковых моделей

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)

NotebookLM: большой разбор инструмента (12 сценариев применения)