深度学习快速入门

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  • Tensorflow续篇2-卷积网络

    • 神经网络和神经元
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    • TF卷积网络函数细讲
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  • 动物分类-Tensorflow

    • 数据介绍
    • 分离训练与测试集
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    • Keras与TensorFlow
    • 构建卷积网络模型之一
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  • 递归神经网络

    • RNN 递归神经网络
    • LSTM与GRU
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  • 拓展内容

    • 对象监测与识别
    • RCNN和YOLO
    • 对象监测与识别相关源代码
    • 姿势识别
    • 图像切割
    • GAN生成对抗网络
    • 结束语和未来学习建议
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课时介绍

Keras与TensorFlow

课程介绍

涵盖深度学习的主要各个核心模块,以及流行框架 TensorFlow, Keras,Caffee和PyTorch, 以实战为核心,手把手带学员编程。本课程将用通俗易懂的语言已经相关项目给学校展示深度学习相关知识,让学员学以致用。

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