1、深度学习迅速入门的不二之选
2、系统全面掌握深度学习的基础知识
3、掌握深度学习必备两大神经网络（RNN/CNN）
4、理论学习结合实战案例，在实战中充分理解原理
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深度学习之神经网络 核心算法与项目实战
课程导语：
人工智能可谓是现阶段最火的行业，在资本和技术协同支持下正在进入高速发展期。当今全球市值前五大公司都指向同一发展目标:人工智能。近几年，人工智能逐渐从理论科学落地到现实中，与生活越来越息息相关，相关的各种职位炙手可热，而深度学习更是人工智能无法绕开的重要一环。
从AlphaGo打败李世石开始，深度学习技术越来越引起社会各界的广泛关注。不只学术界，甚至在工业界也取得了重大突破和广泛应用。其中应用最广的研究领域就是图像处理和自然语言处理。而要入门深度学习，CNN和RNN作为最常用的两种神经网络是必学的。网上关于深度学习的资料很多，但大多知识点分散、内容不系统，或者以理论为主、代码实操少，造成学员学习成本高。本门课程将从最基础的神经元出发，对深度学习的基础知识进行全面讲解，帮助大家迅速成为人工智能领域的入门者，是进阶人工智能深层领域的基石。
讲师简介：
赵辛，人工智能算法科学家。2019年福布斯科技榜U30，深圳市海外高层次人才（孔雀人才）。澳大利亚新南威尔士大学全奖博士，SCI收录其发表过的10篇国际期刊学术文章。曾任深圳市微埃智能科技有限公司联合创始人。CSDN人工智能机器学习、深度学习方向满分级精英讲师。授课风格逻辑严谨、条理清晰、循序渐进、循循善诱，化枯燥为如沐春风，所教学生人数过万。
课程设计：
本课程分为5大模块，19小节，共计540时长（约9小时）：
第一部分，课程介绍、目标与内容概览。主要学习人工智能深度学习应用场景；熟悉深度学习主流技术；掌握使用keras解决深度学习主要问题（神经网络、卷积神经网络、循环神经网络），以及深度学习主要内容：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络；案例简介。
第二部分，深度学习之多层感知器(MLP)。主要学习多层感知器(MLP)；MLP实现非线性分类；深度学习实战准备；Python调用keras实现MLP。
MLP技术点实战案例：
第三部分，深度学习之卷积神经网络(CNN)。主要学习卷积神经网络 ； CNN模型分析；主流CNN模型; Python调用keras实现CNN；
CNN技术点实战案例：
第四部分，深度学习之循环神经网络(RNN)。主要学习循环神经网络；RNN模型分析；Python调用keras实现RNN。
RNN技术点实战案例：
第五部分，综合提升。主要进行迁移学习；混合模型；实战准备+综合实战，以及最后进行课程内容总结。
混合模型技术点实战案例
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人工智能算法科学家
人工智能算法科学家
• 2019年福布斯精英科技榜U30
• 深圳市海外高层次人才
• 澳大利亚新南威尔士大学全奖博士
• 国际SCI收录学术文章十篇
• CSDN人工智能精英讲师（机器学习、深度学习），实战课程学员综合评分：10 分（满分）， 学生人数过万
人工智能算法科学家
• 2019年福布斯精英科技榜U30
• 深圳市海外高层次人才
• 澳大利亚新南威尔士大学全奖博士
• 国际SCI收录学术文章十篇
• CSDN人工智能精英讲师（机器学习、深度学习），实战课程学员综合评分：10 分（满分）， 学生人数过万
你将收获
适用人群
1、有Python语法基础和机器学习基础的大学生、研究生；2、系统学习深度学习的大学生、研究生；3、想转型人工智能工程师、缺少项目实战经验的人工智能领域初学者
课程介绍
课程导语：
人工智能可谓是现阶段最火的行业，在资本和技术协同支持下正在进入高速发展期。当今全球市值前五大公司都指向同一发展目标:人工智能。近几年，人工智能逐渐从理论科学落地到现实中，与生活越来越息息相关，相关的各种职位炙手可热，而深度学习更是人工智能无法绕开的重要一环。
从AlphaGo打败李世石开始，深度学习技术越来越引起社会各界的广泛关注。不只学术界，甚至在工业界也取得了重大突破和广泛应用。其中应用最广的研究领域就是图像处理和自然语言处理。而要入门深度学习，CNN和RNN作为最常用的两种神经网络是必学的。网上关于深度学习的资料很多，但大多知识点分散、内容不系统，或者以理论为主、代码实操少，造成学员学习成本高。本门课程将从最基础的神经元出发，对深度学习的基础知识进行全面讲解，帮助大家迅速成为人工智能领域的入门者，是进阶人工智能深层领域的基石。
讲师简介：
赵辛，人工智能算法科学家。2019年福布斯科技榜U30，深圳市海外高层次人才（孔雀人才）。澳大利亚新南威尔士大学全奖博士，SCI收录其发表过的10篇国际期刊学术文章。曾任深圳市微埃智能科技有限公司联合创始人。CSDN人工智能机器学习、深度学习方向满分级精英讲师。授课风格逻辑严谨、条理清晰、循序渐进、循循善诱，化枯燥为如沐春风，所教学生人数过万。
课程设计：
本课程分为5大模块，19小节，共计540时长（约9小时）：
第一部分，课程介绍、目标与内容概览。主要学习人工智能深度学习应用场景；熟悉深度学习主流技术；掌握使用keras解决深度学习主要问题（神经网络、卷积神经网络、循环神经网络），以及深度学习主要内容：神经网络、卷积神经网络、循环神经网络；案例简介。
第二部分，深度学习之多层感知器(MLP)。主要学习多层感知器(MLP)；MLP实现非线性分类；深度学习实战准备；Python调用keras实现MLP。
MLP技术点实战案例：
第三部分，深度学习之卷积神经网络(CNN)。主要学习卷积神经网络 ； CNN模型分析；主流CNN模型; Python调用keras实现CNN；
CNN技术点实战案例：
第四部分，深度学习之循环神经网络(RNN)。主要学习循环神经网络；RNN模型分析；Python调用keras实现RNN。
RNN技术点实战案例：
第五部分，综合提升。主要进行迁移学习；混合模型；实战准备+综合实战，以及最后进行课程内容总结。
混合模型技术点实战案例
本课知识点
CNNRNN深度学习人工智能迁移学习神经网络
课程目录
讨论留言
您好，想加入课程里提供的微信群，但被告知已满，怎么办？
导入keras包报错“typing.py:215, in _remove_dups_flatten(parameters)
213 params.append(p)
214 # Weed out strict duplicates, preserving the first of each occurrence.
--> 215 all_params = set(params)
216 if len(all_params) < len(params):
217 new_params = []
TypeError: unhashable type: 'list'”
怎么解决？
导入报错，怎么解决？
ImportError Traceback (most recent call last)
Input In [25], in <cell line: 2>()
1 #创建MLP模型
----> 2 from keras.models import Sequential
老师，我按你的讲稿编写jupyter，报错
我是早已下载了python、aconda、jupyter、tensorflow等等，是否有问题？
赵老师；我打开jupyter，写代码，报错
大家有遇到
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
这两句报错吗，报错为Using TensorFlow backend.
ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.
ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.
ERROR:root:Internal Python error in the inspect module.
Below is the traceback from this internal error.
代码在哪下载呀？
老师，我想请问，在RNN股票预测时，我们是在一组已知的数据上提取的x和y，然后根据x预测y，相当于输入数据x是已知的，用已知预测已知，那么怎么才能预测未知呢
老师，请问第二章mlp第一个实战里面训练集和测试集里面预测出来的结果都是 0是为什么呀