深度学习与神经网络从原理到实践(基于TensorFlow2)
课时介绍
课程介绍
深度学习和神经网络隶属于机器学习范畴,但是由于它在行业中应用广泛、研究成果显著,成为当下最热门的研究领域,因此深度学习就作为一门独立的学科被提出来了。
本课程使用的开发工具为TensorFlow2.X,如果你刚接触TensorFlow2,“墙裂”建议你从TensorFlow2学起,因为Google团队对其做了重大调整,它极大降低了开发者学习的门槛,更加简单,易用,开发者更多的应该关注深度学习算法本身。
本课程知识覆盖全面,项目案例丰富,以项目为导向,通过动态图形展现推理过程,深入浅出,从原理到实践均能很快掌握。
课程编排如下:
- 神经网络原理(神经元,单层感知器,多层感知器)
- TensorFlow2.X基础(环境搭建,常用函数,线性回归实现)
- 全连接神经网络(前馈神经网络,全连接神经网络,神经网络搭建,手写数字识别,衣物识别)
- 模型优化(模型复杂度,损失函数,学习率,优化器,图片增强,dropout)
- CNN卷积神经网络(原理,LeNet5,AlexNet,VGGNet,InceptionNet,ResNet,物品识别)
- RNN循环神经网络(原理,LSTM,GRU,股票预测)
- BP神经网络(正向传播,反向传播)
- 实战项目(猫狗大战,人工智能古诗)
问:学习本课程需要哪些前置知识?
答:基本的Python编程知识,对机器学习的线性回归和逻辑回归有简单的认识即可。 课程中会专门开辟一章用于讲解TensorFlow2的知识,即使没有TensorFlow编程经验,也能快速掌握。
注意:
全套数据集和实现代码在第一章的第一个视频位置下载。
每章的PPT在每章的第一个视频位置下载。
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