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Python数据分析与深度学习实战专题

1.Python编程从0到1:从python基础开始,只讲解最精华的内容,让大家先掌握必要的编程基础。 2.深度学习从0到1:从深度学习最基础开始,一步步深入如今最热门的几个网络如卷机神经网络CNN,深度残差网络RES,长短时记等。 3.Tensorflow从0到1。 4.持续更新,1到∞

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门课程

1334

人学习

 

课程总时长:26小时57分钟

授课讲师:覃秉丰

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讲师24h答疑
专题价 ¥398
立省218元
总价 ¥616

第一阶段:  Python编程从0到1

课程会从python基础开始学,并且只学习最重要最精华的内容,让大家先掌握必要的编程基础。

4门课程 7小时51分钟
  • 3天搞定机器学习深度学习基础-Python入门视频课程

    21节 3小时4分钟
    课程目标:
    本课程的内容经过精心设计和挑选,只给大家讲解最精华最有用的python入门知识点。课程内容会包括,python的编译环境Anaconda的安装使用,print用法,input用法,运算符和变量,while循环和for循环,列表,元组,if条件,字典,函数,模块,类,文件读写,异常处理,数据存储等等。
  • 1天搞定Python进阶课程-科学计算库Numpy

    8节 1小时29分钟
    课程目标:
    numpy是python最基本最常用的科学计算库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用,可以说是学习python必学的一个库。本课程会讲解到numpy中最核心的一些知识点,包括numpy的属性,创建array,numpy的运算,矩阵运算,随机数生成,numpy的索引,array的合并与分割,numpy的浅拷贝深拷贝等内容。帮助大家快速掌握numpy的使用。
  • 1天搞定Python进阶课程-数据分析库Pandas

    8节 1小时50分钟
    课程目标:
    pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用。本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点,包括Series以及DataFrame的构建,赋值,操作,选择数据,合并等等,以及使用pandas对文件进行读取和写入,使用pandas绘图等等。
  • 1天搞定Python进阶课程-Matplotlib绘图

    12节 1小时26分钟
    课程目标:
    matplotlib是python中非常常用的绘图工具包,可用于查看显示数据分析的结果,查看程序运行流程等等。本课程会讲解到matplotlib中最常用的一些知识点,包括绘制基本图形,散点图,直方图,等高线图,3D图,动态图等等。同时还是涉及到legend图例,标注,多figure,subplot,设置坐标轴等一些内容。

第二阶段:  深度学习从0到1

从深度学习最基础开始,一步步深入到如今最热门的几个网络如卷机神经网络CNN,深度残差网络RES,长短时记等。

1门课程 5小时10分钟
  • 5天搞定深度学习进阶系列

    16节 5小时10分钟
    课程目标:
    这门课程是“深度学习入门系列”的后续内容。在入门系列的课程中,我们基本掌握了深度学习的一些基础知识,在这门课程中我们将进一步学习深度学习的核心内容。核心内容包括深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES和长短时记忆网络LSTM的构建以及使用。最后一部分我们也会稍微讲解一些人工智能最前沿的发展强化学习RL,迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。       

第三阶段:  Tensorflow从0到1

从Tensorflow最基础的部分学起,逐渐深入,最后会完成几个深度学习实战项目,如图像识别,验证码识别,文本分类,语音分类等。

2门课程 13小时55分钟
  • Tensorflow基本应用之基础入门系列视频课程

    24节 7小时10分钟
    课程目标:
    本课程上半部分会从Tensorflow最基础的框架开始介绍,从Tensorflow的安装开始,一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识,如交叉熵,Softmax函数,深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目,如图像识别,验证码识别,word2vec,文本分类,语音分类等。
  • Tensorflow高级应用之进阶项目系列视频课程

    18节 6小时44分钟
    课程目标:
    本课程上半部分会从Tensorflow最基础的框架开始介绍,从Tensorflow的安装开始,一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识,如交叉熵,Softmax函数,深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目,如图像识别,验证码识别,word2vec,文本分类,语音分类等。

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