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深度学习框架-Keras基础入门系列

覃秉丰
数据科学家
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
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【课程介绍】
Keras是一种高度模块化,使用简单上手快,合适深度学习初学者使用的深度学习框架。Keras由纯Python编写而成并以Tensorflow、Theano以及CNTK为后端。Keras为支持实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果。 对于深度学习的初学者,或者觉得Tensorflow,Caffe等框架学习困难难以上手的人,可以考虑学习Keras。
【课程收益】
Keras课程会分为上下两部分,上半部分课程会一步一步从Keras环境安装开始讲解,并从最基础的Keras实现线性回归,非线性回归,手写数字分类模型开始讲起。逐步讲到一些深度学习网络的应用如CNN,LSTM。下半部分会使用Keras完成一些实际项目的应用。
第一章:Keras简介,Keras安装。
第二章:Keras实现线性回归,非线性回归,手写数字分类。
第三章:交叉熵,过拟合,dropout,正则化以及优化器介绍。
第四章:卷积神经网络CNN的讲解及应用。
第五章:递归神经网络LSTM的讲解及应用。
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