Google开发专家带你学 AI:入门到实战(Keras/Tensorflow)(附源码)

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共58节 23477人在学 课程详情
  • 深度学习入门之神经网络

    • 章节导学
    • 激荡63年:人工智能简史
    • 脱颖而出的深度学习
    • 神经网络是“照猫画虎”
    • 神经网络的血液:张量
    • 神经网络的齿轮:张量运算
    • 神经网络的引擎:梯度优化
  • 从0动手实现神经网络

    • 章节导学
    • 深度学习框架Keras简介
    • 搭建深度学习开发环境
    • 深度学习“四件套”:数据、模型、损失函数与优化器
    • 深度学习:”Hello MNIST”
    • 实战:IMDb 数据集介绍
    • 实战:电影评论分类模型
  • 如何评估一个好的模型

    • 章节导学
    • 机器学习的三大分支
    • 如何评估一个模型的好与坏
    • 常用数据预处理方法
    • 如何解决过拟合问题
  • CNN理论与实战-猫狗分类

    • 章节导学
    • CNN理论基础与实现
    • 训练一个最简单的分类模型
    • 数据增强(举一反三造数据)
    • 特征提取(站在巨人肩膀上)
    • 模型微调(青出于蓝胜于蓝)
  • 深度学习可视化实战

    • 章节导学
    • 神经网络模型结构
    • 神经网络中间激活
    • 卷积层过滤器
    • 类激活热力图
  • 目标检测模型解析与实战

    • 章节导学
    • 目标检测问题定义与说明
    • 目标检测模型的应用场景
    • 目标检测常用数据集介绍
    • 深度目标模型发展概述
    • Two-stage目标检测模型概述
    • 目标检测 YOLO 系列模型发展(1)
    • 目标检测 YOLO 系列模型发展(2)
    • 实战:Darknet YOLOv3 目标检测
    • 实战:Keras YOLOv3 目标检测
    • 实战:YOLOv3 迁移学习模型训练
    • 实战短小精干的 Tiny-YOLOv3 目标检测
    • 实战:Tiny-YOLOv3 迁移学习模型训练
  • 物品分类模型解析与应用

    • 章节导学
    • 图像分类问题定义与说明
    • 图像分类模型的应用场景
    • 图像分类常用数据集介绍
    • “重量级“图像分类模型概述
    • 深度学习实战:“轻量级“图像分类模型概述
    • 深度学习实战:图像分类 MobileNets 系列模型发展
    • 深度学习实战:实战 Keras MobileNet 图像分类
    • 深度学习实战:实战 Keras 和 TensorFlow 模型格式转换
    • 深度学习实战:实战 TensorFlow Lite 模型格式转换
    • 深度学习实战:搭建TensorFlow Lite 模型运行环境
    • 深度学习实战:实现手机上的实时物品分类应用
  • 课程总结与知识梳理

    • 课程总结
    • 常见问题与学习路线推荐
  • 课程介绍与概览

    • 课程开篇语

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    课时介绍

    猫狗分类进阶:数据增强(举一反三造数据)

    课程介绍

    每天前100人再送5门编程课!

    AI+5门300元课程+社群闭门分享会

    源码开源下载:https://github.com/DjangoPeng/keras-101/tree/master/code_samples


    【为什么学AI】

    归功于近年来大规模数据和硬件计算能力的大幅度提升,人工智能的概念近两年一直是市场追捧的对象。目前各大厂都争先恐后地布局AI,落地各类AI的的商业应用,也随之打响了一场激烈的人才争夺战。长远来看,越快将 AI 用于自己的工作中就能越早体会到AI带来的收益。



    【讲师介绍】

    彭靖田 Google Developer Experts。

    曾为 TensorFlow Top级 的贡献者,著书《深入理解TensorFlow》,是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书。

    曾从0到1深入参与了华为 2012 实验室深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。


    【课程设计】


    课程内容基于最新的Keras版本(你也可以使用 TensorFlow 2 的 tf.keras 模块),其中有大量独家解读、案例,以及不少讲师一线实战多年的方法论和深度思考。同时,在层次划分上,难易兼顾,循序渐进。既有核心的基础知识,也有高级的进阶操作,尽量做到“老少皆宜”。


    课程分为基础篇、入门篇和实战篇:


    一、基础篇:

    主要讲解人工智能发展史和深度学习脱颖而出的原由,以及神经网络的基础概念、理论实现、优化原理和计算方法。


    二、入门篇:

    主攻快速上手,通过7个小节让你从0到1实现环境搭建、模型优化,直接试水2个实战项目。同时,增强AI的理论学习,系统掌握机器学习3大分支、模型评估方法、数据预处理常用手段与过拟合问题的解决方案。


    三、实战篇:

    通过4个实战全面掌握深度学习理论与实现,涵盖目标检测、图像分类、可视化和可解释性学习、迁移学习、特征提取、数据增强等。带你综合运用前面所学的所有知识,逐渐熟练AI开发流程与技能。




    课程包含思维导图上的所有内容(价值199元)前500名立减100元,仅99元买完就能学!

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