单层与多层感知机
适合人群
深度学习方向的数据智能开发与设计从业人员/兴趣人员,Keras深度学习从业人员/兴趣人员;数据科学方向的大学生,研究生
你将会学到
使学员全面掌握Tensorflow Keras编程方法、要点、多数常用深度学习模型及实践应用方法
- 掌握Tensorflow Keras编程方法、要点及进阶
- 掌握绝大多数常用实用的深度模型及其Keras编程方法
- 将深度学习模型与其Keras编程实现各真正的行业实践相结合,真正解决工作需要
课程简介
1. 结合程序实例全面详细介绍Tensorflow Keras编程的结构、模型流程、要素及重要的模型进阶技术点,由浅入深教会学员用Keras进行深度学习编程
2. 结合程序实例讲解大多数深度学习实用模型的用法及要点,包括CNN(LeNet,AlexNet,VGGNet, InceptionNet,ResNet等)、RNN、LSTM、AutoEncoder自编码器、生成对抗网络GAN、增强学习、迁移学习、自然语言处理NLP等,使学员掌握绝大多数常用实用的深度学习模型并能用Keras对其编程
3. 结合实践场景中的行业综合实例,将Keras对系列实际问题的解决,用程序代码进行讲解,使学员能够将模型与编程方法真正与工作实践紧密结合,并在工作中直接使用解决问题
本课程中涉及到的示例资料将在最后一课给出
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- 第一章 深度学习与Tensorflow Keras编程教程
- 1-1Tensorflow Keras综述及多环境简单示例运行10:17
- 1-2单层与多层感知机16:54
- 1-3神经网络模型:前馈与反向传播10:01
- 1-4卷积神经网络CNN初探11:24
- 1-5更多深度学习模型22:32
- 1-6Tensroflow Keras编程环境与Mnist数据集08:52
- 1-7Tensorflow程序实现单层感知器22:22
- 1-8Tensorflow多层感知器、问题及Keras引入09:23
- 1-9Keras程序初印象:单层神经网络线性回归12:00
- 1-10Keras程序初印象:双层神经网络二次拟合07:23

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