Python数据分析系列视频课程--深度学习

介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法,及其在Keras+Tensorflow环境的实现。

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高级 68课时 11小时40分钟 2021/09/16更新

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适合人群:

希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才,目前尚未成功,但仍然在不断努力的人。

课程目标:

介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法,及其在Keras+Tensorflow环境的实现。

课程简介:

请至PC端网页下载本课程代码课件及数据。


系统、多面的介绍卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法的原理,优缺点,并学习这些模型在python( Keras+Tensorflow)环境下的实现方法。


本课程为统计原理与操作并重,在详细阐明各种模型算法特点的基础上,再对这些方法的python实现进行学习。


学习完本课程后,学员将能够独立使用Keras+Tensorflow拟合神经网络、CNN、RNN、LSTM等各种深度学习模型,并能够使用VGG、ResNet等已有模型进行迁移学习,以满足实际研究工作或数据挖掘项目中的建模需求。


【更新记录】

2022.1:针对Anaconda最新版(python 3.8)完成兼容性测试,更新了对应的课程内容。

2021.4:针对软件环境的变化增加了对应的课程内容。

2021.3:按照最新的tensorflow 2.4.1版的情况,对课程代码做了全面的兼容性验证和修订。


【课程大纲】

第1章:深度学习概述

第2章:准备软件环境

第3章:神经网络模型入门

第4章:Keras操作入门

第5章:卷积神经网络

第6章:图像预处理

第7章:迁移学习

第8章:循环神经网络

第9章:长短期记忆网络


【课程长度】

总时长:11小时


【学员基础】

学员需要懂得Python语言的基本编程知识,有基本的程序查错能力。


学员事前应当学习统计分析的基本知识,建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。


学员应当熟悉数据挖掘的相关知识,建议学员事先学习《数据挖掘轻松入门》,或者《数据挖掘》课程。


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