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人工智能框架实战精讲:Keras项目

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验,实现过包括人脸识别,物体识别,关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验,出品多套机器学习与深度学习系列课程,课程生动形象,风格通俗易懂。
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【课程介绍】


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Keras项目实战课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,从零开始讲解如何进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域,以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法,适合快速入门与进阶提升。任务作业:1.基于Keras构建VGG网络模型2.加载与预处理细胞图像数据3.构建完成分类模型并进行测试识别(注意: 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)

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【课程收益】
1.掌握深度学习Keras框架使用方法
2.熟练进行项目开发
3.掌握各大经典网络结构
4.提供实战模板
第一章:课程简介
第二章:搭建神经网络模型-应用于自己的数据集
第三章:再战卷积神经网络
第四章:LSTM时间序列预测任务
第五章:文本分类实战
第六章:多标签与多输出
第七章:数据增强
第八章:对抗生成网络
第九章:迁移学习与Resnet残差网络
第一十章:地址邮编多序列任务
第一十一章:seq2seq网络实战
第一十二章:实战模板总结
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