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- 课程介绍
- 课程大纲
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。
你将会学到：
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：
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】
2024.7月：针对Tensorflow 2.17 版以及学员的反馈意见，将课程升级至2024版。
2022.10：针对Anaconda 10月最新版(python 3.9)完成兼容性测试，更新了对应的课程内容。
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。
课程大纲-Python数据分析--玩转深度学习（2024版）
第1章深度学习概述(1小时21分钟10节)
第2章准备软件环境(1小时20分钟8节)
第3章神经网络模型入门(1小时34分钟8节)
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