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你将收获

1、对小白极度友好,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

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

课程讨论

环境配置那一节没有呀?