决胜AI-深度学习系列实战150讲

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  • 深度学习必备基础知识点

    • 深度学习概述
    • 挑战与常规套路
    • 用K近邻来进行分类
    • 超参数与交叉验证
    • 线性分类
    • 损失函数
    • 正则化惩罚项
    • softmax分类器
    • 最优化形象解读
    • 最优化问题细节
    • 反向传播
    • Alexnet加载训练好的参数
  • 探索神经网络整体架构

    • 整体架构
    • 实例演示
    • 过拟合解决方案
  • 卷积与递归神经网络

    • 卷积神经网络的应用
    • 卷积层解释
    • 卷积计算过程
    • pading与stride
    • 卷积参数共享
    • 池化层原理
    • 递归神经网络(RNN)概述
    • RNN网络细节
    • LSTM网络架构
  • 深度学习框架Tensorflow必备基础

    • Tensorflow安装与简介
    • Tensorflow中的变量
    • 变量常用操作
    • Tensorflow实现线性回归
    • Mnist数据集概述
    • 逻辑回归
  • Tensorflow实战卷积神经网络

    • 神经网络结构
    • 卷积神经网络基本定义
    • 卷积神经网络迭代
    • 猫狗识别任务概述
    • 猫狗识别数据读取
    • 猫狗识别网络架构
    • 猫狗迭代训练网络
    • 猫狗测试网络效果
    • Cifar-10图像分类任务
    • Alexnet环境配置
    • Alexnet数据读取与参数设置
    • Alexnet网络结构定义
    • CNN应用于文本分类任务
    • 文本分类任务特征定义
    • 卷积网络定义
    • 完成预测分类任务
    • resnet网络原理
    • resnet网络流程设计
    • 残差网络实现细节
  • Tensorflow实战递归神经网络

    • RNN网络基本架构
    • 实现RNN网络架构
    • RNN实现自己的小demo
    • RNN预测时间序列
    • 可视化展示-Tensorboard可视化展示
    • 可视化展示-Tensorboard展示效果
    • 可视化展示-Tensorboard统计可视展示
    • 可视化展示-Tensorboard参数对结果影响展示
    • 构建数据集-tfrecord生成自己的数据集
    • 构建数据集-tfrecord读取数据
    • 构建数据集-tfrecord生成数据源
    • 构建数据集-加载tfrecord进行分类任务
  • 图像识别项目实战

    • 验证码识别-验证码数据生成
    • 验证码识别-构造网络的输入数据和标签
    • 验证码识别-卷积网络模型定义
    • 验证码识别-迭代及测试网络效果
    • 对抗生成网络-对抗生成网络原理概述
    • 对抗生成网络-GAN网络结构定义
    • 对抗生成网络-Gan迭代生成
    • 对抗生成网络-DCGAN网络特性
    • 对抗生成网络-DCGAN训练
    • 风格转换-style-transfer基本原理
    • 风格转换-风格生成网络结构原理
    • 风格转换-风格生成网络细节
    • 风格转换-风格转换效果展示
    • 风格转换-参数解释与配置
    • 风格转换-数据加载
    • 风格转换-特征提取网络
    • 风格转换-网络训练
    • 风格转换-视频与图像测试模块
    • 图像补全-论文概述
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    • 图像补全-数据与项目概述
    • 图像补全-参数基本设计
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    • 超分辨率重构-论文概述
    • 超分辨率重构-网络架构
    • 超分辨率重构-数据与环境配置
    • 超分辨率重构-数据加载与配置
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    • 超分辨率重构-VGG特征提取网络
    • 超分辨率重构-损失函数与训练
    • 超分辨率重构-测试模块
  • 自然语言处理项目实战

    • 行为识别-任务概述
    • 行为识别-数据与网络设计
    • 行为识别-网络迭代训练
    • 情感分析-RNN网络架构
    • 情感分析-LSTM网络架构
    • 情感分析-案例:使用LSTM进行情感分类
    • 情感分析-情感数据集处理
    • 情感分析-基于word2vec的LSTM模型
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    • 对话机器人-参数配置与数据加载
    • 对话机器人-数据处理
    • 对话机器人-词向量与投影
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    • 对话机器人-网络训练
    • word2vec-数据与任务流程
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  • 物体检测-Faster-Rcnn实战

    • 物体检测概述
    • 经典检测方法
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    • 论文概述
    • RPN网络结构
    • 损失函数定义
    • 网络细节
    • 环境配置
    • 项目概述
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    • 数据变换
    • 完成数据读取
    • 特征提取
    • RPN网络层
    • 提取网络细节
    • 网络训练迭代
  • 机器学习翻译框架NMT实战

    • 网络架构
    • Seq2Seq网络基本架构
    • Seq2Seq网络应用
    • Attention机制
    • 构建自己的输入法-数据准备
    • 构建自己的输入法-网络结构概述
    • 3-加载数据
    • 4-训练测试模型
    • 1-机器翻译框架概述
    • 机器翻译框架NMT-参数设置
    • 机器翻译框架NMT-数据加载
    • 机器翻译框架NMT-网络结构定义
    • 机器翻译框架NMT-训练模型
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风格转换-视频与图像测试模块-图像识别项目实战决胜AI-深度学习系列实战150讲

课程介绍




深度学习系列课程从基本的神经网络开始讲起,逐步过渡到当下流行的卷积与递归神经网络架构。课程风格通俗易懂,方便大家掌握深度学习的原理。课程以实战为导向,结合当下热门的Tensorflow框架进行案例实战,让同学们上手建模实战。对深度学习经典项目,从数据处理开始一步步带领大家完成多个项目实战任务!

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