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玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师

实战人工智能前沿热门技术,掌握高薪密码

玩转机器学习之神经网络,系统入门算法工程师

¥448.00
难度 初级 时长 23小时 学习人数 412 综合评分 10.00

想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易,一看就会,一用就废,已然成为很多人进军AI 领域的心魔,自以为理解了框架、算法,但遇到实际问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例,由浅至深、由理论到实操,带你紧跟行业热点,系统入门深度学习,掌握解决实际问题的能力,轻松畅游AI时代!

Markov_Xi
讲师

算法工程师

课程预览

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课程目标

全面对标就业需求,构建实用知识体系,进击大厂算法工程师

只学有用的,既可以轻松入门,也能帮你查漏补缺,跟上技术迭代的步伐

学习更系统
深入基础 剖析核心原理
图解方式讲解应用、组件、优化等
必备技能,揭秘CNN、RNN等算法
背后的原理,系统掌握核心枝术。
技术更前沿
聚焦热点 探索前沿技术
囊括GAN,注意力机制,半监督学
习、迁移学习等时新技术,先人一
步,将技术领先转化为职场优势!
就业更管用
落地应用 稳抓实战能力
以解决问题为导向,案例可直接复
用,无缝对接工作场景,做掌握真
技术的算法工程师。
课程亮点

不用东奔西跑,一课搞定深度学习核心技能+前沿热点

精挑细选

神经网络基础

多层感知机

基础组件和优化

卷积神经网络

序列模型

逻辑回归到多层感知机的过渡:实施过程、逻辑回归、神经网络过渡

感知机原理及应用:单层/多层感知机、pytorch 、多层DNN假钞识别

神经网络基础重要组件:激活函数、优化器、梯度下降、正则概念、实施

神经网络的优化相关方法:初始化模型、Normalization 增强模型训练、正则方法

CNN原理、变体、使用、应用:下采样、残差、Vgg、图片的数据增广、手势识别应用、MoocTrialNet模型

RNN流程、变体、内在机理、实施:应用类型、OvM、MvM、循环神经、BPTT 、LSTM/GRU、双向多层

RNN的深层理解和应用:Encoder-Decoder、GRU实现唤醒词识别、命令词识别

求职必会

热点前沿技术

生成式对抗网络

注意力机制

迁移学习

半监督学习

生成式对抗网络的理解:网络结构、设计思想、实施流程

GAN网络相关变体:CycleGAN、StyleGAN、 text2image、DCGAN

DCGAN生成人脸

注意力机制理论和一般原理:动机、理论、示例、一般性原理、hard/soft/local attention

自注意力机制和Transformer:self-attention、Transformer、G2P

迁移学习的理论和实施方法:一般过程、解决问题、实施过程

半监督学习的典型方法精讲:基于生成式模型、一致性正则,伪标签

一种半监督学习方法的展开:模型构建、半监督训练流程及trainer脚本

案例极具行业代表性,紧跟行业热点,拿到Offer可直接上手

手把手带你自研卷积模型:MoocTrailNet
CNN, DSCNN, 模型搭建方法
基于MoocTrailNet实现的手势识别
数据处理及训练方法
基于GRU的语音命令词识别
RNN, GRU, 时序数据处理
生成式对抗网络DCGAN实现人脸生成
CNN, TransposeCNN, DCGAN
基于Transformer的G2P模型的对齐效果和发音预测
Self-Attention, Transformer, Transformer训练
SOTA半监督学习模型复现
SSL, CNN
你将收获
技术上:对于深度学习不仅能知其然,还
能知其所以然。
思维上:具备深度学习解决问题的思路,
针对多种问题快速给出最优方案。
求职中:丰富的实战经验构筑你求职的底
气,让你面试对答如流,技惊四座!
课程大纲
第1章 初识深度学习
本章中将向大家介绍,深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类,并会结合应用现状,与大家讨论技术发展前景,带领同学们初识深度学习。
第2章 入门必修:单、多层感知机
本章将以机器学习中的逻辑回归算法作为引子,展开与其相关的神经网络基础学习。帮助大家认识神经网络的一般结构和实施方法;实践神经网络搭建和训练的过程,并能用神经网络搭建二分类器。
第3章 深度学习基础组件精讲
本章将带领大家,学习深度学习中一些重要的组件、优化原理及方法,他们既是神经网络优化的重要准备知识和基础支撑理论,更是所有深度学习训练和优化的基础。
第4章 图像处理利器:卷积神经网络
本章将重点学习卷积神经网络,帮助大家理解卷积的意义和各种卷积的变体,学会如何设计、搭建卷积神经网络,并应用解决实际的问题。
第5章 为序列数据而生:RNN系列
本章将带领大家认识序列模型,主要围绕RNN和其变体进行相关讲解。帮助大家理解序列模型和序列数据,并能应用用序列模型处理序列数据的实际问题。
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实用电子文档
部分简单内容以图文形式呈现,与视频
相配合,既保障学习效果,又提高了学
习效率。
适合人群
如果你关注前沿技术,对深度学习感兴趣,同时希望探究原理,探索最优解,这门课一定让你有所收获!
技术储备
了解机器学习基本概念
熟悉 Python3 语法以及 Pytorch 的基础操作
环境参数
Pytorch 1.8.1
Python 3.8
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