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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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本课程共计371分钟,44节,如果每天学习1小时,预计学习7天。
课程简介

购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑

课程首先通俗讲解神经网络核心知识点再对整体网络构架进行分析与实例应用,针对计算机视觉与自然语言处理两大核心模块分别讲解CNN与RNN网络模型。项目实战选择当下最主流的tensorflow框架并基于2版本展开案例实战。整体风格通俗易懂,最接地气的深度学习入门实战课程!

你将收获
掌握深度学习必备经典网络模型
熟练使用TF框架构建基本网络架构
将神经网络应用到实际数据任务中
熟练使用TF进行建模实战
第一章:深度学习必备基础知识点
第二章:神经网络整体架构解读
第三章:卷积神经网络模型(CNN)
第四章:词向量模型通俗解读
第五章:RNN模型与LSTM情感分析实战
第六章:CNN猫狗识别实战
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