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('手把手教你用Python 实践深度学习',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-5-31 04:20:40 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

    资源详情


    课程名称:

    把手教你用Python实践深度学习
    【温馨提示:1.你可以在PC端浏览器或者微信收藏该页面,以方便你快速找到这个课程;2.课程相关资料可在课程PC端公告查看下载;3.加入课程后,点(课时)列表即可观看视频】
    讲师介绍:
    丘祐玮(DA危idChiu)
    –大数软件(LargitData)创办人,是一位致力于提供舆情分析服务的创业者与数据科学家,熟悉Hadoop,
    Spark等巨量数据平台,及擅长使用R,Python与机器学习技术进行数据分析。曾任多家上市公司顾问及担任知名大数据应用程序竞赛的评审,自身着有MachineLearningWithRCookbook[Packt]与RCookbook[Packt]二书
    学习方式
    录播课程,开课即学
    课程目录:
    第一章:
    从人工智能到深度学习
    1、手把手教你用Python实践深度学习
    2、人工智能的发展历史
    3、机器学习
    4、监督式学习-规则模型
    5、监督式学习–线忄生模型
    6、类神经网络
    7、建构神经网络
    8、执行学习算法
    9、训练神经网络
    10、反向传播算法
    11、训练神经网络
    12、梯度消失
    13、支持向量机
    14、深度学习
    第二

    :使用TensorFlow&Keras建构人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork)
    1、TensorFlow简介
    2、安装TensorFlow
    3、使用TensorFlowPlayground可视化人工神经网络
    4、Keras安装与配置
    5、[实例]使用人工神经网络预测客户是否可信
    6、评估、调参、优化人工神经网络
    7、比较人工神经网络与其他机器学习模型
    第三

    :卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)
    1、什么是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)
    2、卷积特征提取
    3、ReLu层(RectifiedLinearUnits)
    4、池化层(Pooling)
    5、Flattening层
    6、建立卷积神经网络
    7、[实例]利用卷积神经网络实践手写数字识别
    8、[实例]利用卷积神经网络辨识图片-使用网络爬虫抓取明星图片
    9、[实例]利用卷积神经网络辨识图片-使用OpenCV撷取人脸
    10、[实例]利用卷积神经网络辨识图片-建立卷积神经网络
    第四

    循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)
    1、什么是循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)
    2、消失的梯度问题(Thevanishinggradientproblem)
    3、长短期记忆网络LSTM(LongShort-TermMemory)
    4、[实例]利用循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)预测股价
    5、[实例]利用LSTM生成文章
    第五

    自编码网络(AutoEncoder)
    1、什么是自编码网络(AutoEncoder)
    2、训练自编码网络(AutoEncoder)
    3、过完备隐藏层(OvercompleteHiddenLayers)
    4、稀疏编码(SparseAutodncoders)
    5、降噪自动编码(DenoisingAutoencoders)
    6、收缩自动编码(ContractiveAutoencoders)
    7、多层自动编码(StackedAutoencoders)
    8、深度自动编码(DeepAutoencoders)
    9、[实例]使用自编码网络建立推荐系统
    10、[实例]使用自编码网络建立入侵检测系统
    第六

    生成对抗网络GAN(GenerativeAdversarialNets)
    1、生成对抗网络GAN(GenerativeAdversarialNets)基本原理
    2、GAN代价函数
    3、深度卷积对抗生成网络(DCGAN)
    4、批归一化(BatchNormalization)
    5、小步长卷积(Fractionally-StridedConvolution)
    6、[实例]利用生成对抗网络GAN自动生成图片
    7、[实例]利用文本生成图像
    第七

    深度增强学习
    1、基于价值的增强学习
    2、基于策略的增强学习
    3、基于模型的增强学习
    4、深度Q学习
    5、深度策略网络
    6、[实例]使用增强学习建立人工智能


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