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！

以手写数字识别为例，介绍TensorFlow框架实战。 从数据集读取、数据增强、卷积神经网络构建、超参数设置、模型训练、模型保存、验证集测试以及模型调优等， 完整再现深度学习实战的完整过程。

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【超实用课程内容】 深度学习在图像处理领域的发展过程； 解析经典的卷积神经网络； 垃圾分类实战。本课程将使用Pytorch深度学习框架进行实战，并在ubuntu系统上进行演示，包括：不同标注文件下的数据集读取、编写卷积神经网络、训练垃圾分类数据集、测试训练网络模型、网络可视化、性能评估等。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/26295 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26295，点击右下方课程资料、代码等打包下载

【超实用课程内容】 本课程从pytorch安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架pytorch，玩转pytorch模型训练等所有知识点。最后通过 kaggle 项目：猫狗分类，实战pytorch深度学习工具。 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/27286 移动端：CSDN 学院APP（注意不是CSDN APP哦） 本课程为录播课，课程永久观看，大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知识，自行修改、优化 下载方式：电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/27286，点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

卷积神经网络实战视频培训课程：本次神经卷积网络教程从感知器讲起，辅以实例，介绍神经网络的定义，模型、参数配置以及前向计算和梯度下降优化过程。该课程配置的作业挑战为：【手写数字识别】。加微信号（csdn07），小姐姐拉你入群，获取老师答疑服务哦~

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本套课程用keras模型从头实现一个fasterRCNN，全程实战。通过本课程的学习，不仅能掌握fasterRCNN训练原理，而且能极大提高深度学习的代码能力。

自然语言处理是人工智能中共非常重要的分支，要想快速入门这些前沿技术总是存在着各种各样的困难，本课程力求通过对整体流程的讲解，使你对自然语言处理有一个明晰的认识。

自然语言处理实战视频教程，自然语言处理中重要的算法，词向量模型。本课程从语言模型入手，详解词向量构造原理与求解算法。理论与实战结合， 基于深度学习主流框架Tensorflow实例演示如何用深度学习来进行文本分类任务，其中涉及深度学习主流架构LSTM模型以及自然语言处理中流行的word2vec词向量建模方法，分模块解读如何用框架一步步完成整个网络架构。