实战 \深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战
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深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)
算法原理+实战

深度学习算法工程师必学

深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战

难度 中级 ·
时长 22小时30分钟 ·
学习人数 651 ·
综合评分 10.00分
¥ 466.00

深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战

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深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战
本课程使用原理讲解加实战的方式对深度学习中的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对抗神经网络(GAN)进行深入浅出的讲解。通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目,让学员获得灵活使用CNN、RNN、GAN的能力、深度学习算法调参的能力和使用Tensorflow进行编程的能力,提升深度学习算法能力与项目开发经验。
正十七_卢云

Google资深算法工程师

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  • 神经网络入门

    神经元

    激活函数Sigmoid

    logistic回归模型

    目标函数、梯度下降

    正向传播、反向传播

    随机梯度下降

    学习率的影响

  • 卷积神经网络(CNN)

    卷积、池化、全连接

    全卷积神经网络

    AlexNet、VGG、Res-Net

    Inception-Net、MobileNet

    CNN调参技巧

    训练过程可视化

    Batch Normalization

    自动网络结构搜索(NAS-Net)

    fine-tuning / 图像增强

  • 循环神经网络(RNN)

    循环网络的反向传播

    双向网络

    多层网络

    残差网络

    长短期记忆网络(LSTM)

    Attention机制

  • 对抗神经网络(GAN)

    对抗思想

    对抗神经网络构建

    反卷积

    U-Net

    对抗损失

渐进式讲解 掌握真实开发中的调参过程和优化过程

50%原理+50%项目实战,原理与实战完美衔接

  • 图像分类:

    图像预处理方法、卷积、池化、全连接、Res-Net
    Tensorboard观测训练过程

  • 图像风格转换:

    内容特征重建图像、风格特征重建图像、VGG模型

  • 文本分类:

    文本embedding、词袋模型、循环神经网络搭建

  • 图像文本生成:

    CNN特征提取,LSTM模型构建,词袋模型

  • 图像翻译:

    U-Net,反卷积,GAN训练过程

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  • 项目经验

    贴合实际,使用TensorFlow进行

    项目开发,每个项目的讲解层次清

    晰,学习完后可以拥有多个项目实

    战经验以及调参经验

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源码开放

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

适合人群

如果你已经掌握了一门编程语言,想转型人工智能工程师

或者是想系统学习深度学习的在校大学生

或者是缺少实战经验的初学者,那么本门课程非常适合你

技术储备要求

Python基础

基本的概率和线代数学基础

TensorFlow基础

机器学习基础

环境参数

  • python 2.7.3(企业最常用版本)
  • jupyter 1.0.0
  • 框架 TensorFlow 1.8.0
  • numpy 1.14.3
  • 环境参数 Tensorboard 1.8.0
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