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深度学习入门专题-核心算法+Caffe实战视频课程

本套餐包含深度学习的理论基础,包括深度置信网络DBN,卷积神经网络CNN,深度残差网络RES以及长短时记忆网络LSTM的讲解,然后通过如今最热门的深度学习框架Caffe来进行深度学习实践。学完本套餐后既可以学习如今最核心的几种深度学习网络,又能基本学习深度学习的实践技能。

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门课程

79491

人学习

11小时17分钟

课程总时长

讲师评分:5.0

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系统化学习
 
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专题套餐价 ¥199.68
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总价 ¥256.00
  • 5天学习深度学习进阶系列

    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,我们基本学习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非常前沿的发展强化学习RL,迁移学习TL和生成式对抗网络GAN。    注:本课程是理论型课程,学习资料中不提供代码

    课程大纲

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  • 5天学习深度学习框架-Caffe入门系列

    15节 6小时7分钟
    课程目标:
            本课程是在windows环境下的caffe课程,会从windows环境下的安装编译开始讲起,详细介绍如何使用caffe来训练以及使用深度学习模型,主要使用的是python的接口。        课程的安排很清晰,首先带着大家安装CPU版本的caffe,然后快速带着大家完成一个MNIST手写数字识别的项目,让大家了解caffe训练模型的大致流程。然后会详细讲到到caffe中的一些重要文件和配置。之后会使用python接口来绘制网络结构图,特征平面图,loss曲线图和accuracy曲线图。        最后的部分会教大家使用GoogleNet实现图像识别。并详细讲解训练自己的图像识别模型的完整流程。从准备数据,制作标签,图片数据转换,修改网络模型文件,修改超参数文件讲起,一直到把模型训练好,然后通过python接口调用训练好的模型进行图像识别。以及使用迁移学习-Finetune的技术来训练我们的模型,还有snapshot的技术来恢复模型的训练。

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