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天善学院 三个月从零入门人工智能+深度学习精华实践课程

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发表于 2019-12-15 10:59:17 | 显示全部楼层 |阅读模式



讲师介绍:
胡晓曼老师(Charlotte),高级算法工程师 ,博客专家;
熟悉Tensorflow,PaddlePaddle等深度学习框架,擅长用通俗易懂的方式讲解深度学习和机器学习算法,负责过多个机器学习落地项目,如垃圾评论自动过滤,用户分级精准营销,分布式深度学习平台搭建等,都取了的不错的效果。



课程特色:
1.规划全面:涵盖目前主流的深度学习领域,包括图像识别,图像检测,自然语言处理,GAN,分布式训练框架等等。掌握每一项技能都能在从事该领域迈进一步。
2.重点突出:摒弃繁冗的数学证明,一切从实际出发,突出重点,短时间内掌握重点知识。
3.实战演练:课程包含多个实际案例,并结合实际项目经验教你如何在企业中做深度学习的项目



课程目录:


第一章: 什么是人工智能
1、人工智能背景介绍
2、前期环境准备


第二章: 深度学习入门基础
1、深度学习环境准备                             
2、Tensorflow快速入门一  ——基本概念和框架
3、Tensorflow快速入门二  ——实战演练和模型训练
4、Tensorflow快速入门三  ——技巧总结
5、深度学习数学知识一览表
6、作业:实例:用自己的数据训练一个二分类模型
7、作业讲解:如何制作自己的数据集


第三章: 传统神经网络与参数的理解
1、什么是多层感知机
2、激活函数的原理、类别与实现
3、 损失函数的原理、类别与实现
4、梯度下降方法(一)
5、梯度下降方法 (二)
6、学习率如何设定
7、正则化的方法(一)
8、正则化的方法(二)
9、实例:识别花的种类
10、作业:改变不同的参数,提高识别花种类的准确率
11、作业讲解:不同参数的改变对于准确率的变化原理


第四章:  前向传播与反向传播
1、前向传播的原理
2、前向传播的代码实现
3、反向传播的原理
4、反向传播的代码实现
5、实例:自己手写一个完整的BP
6、作业:写一个Autoencoder   
7、作业讲解:如何写一个Autoencoder  


第五章: 自编码Autocoder的原理及应用
1、什么是Autoencoder
2、Autoencoder的原理与实现
3、Autoencoder与PCA的区别
4、Autoencoder的变种(一)
5、Autoencoder的变种(二)
6、实例:Autoencoder与聚类结合在预测用户偏好中的应用
7、作业:运用Autoencoder对海量数据进行降维
8、作业讲解:如何高效的运用Autoencoder降维


第六章: 经典卷积神经网络及图像分类
1、卷积神经网络的背景与原理
2、卷积神经网络的代码实现(一)
3、卷积神经网络的代码实现(二)
4、Le-Net5的网络结构及实现
5、AlexNet的网络结构及实现
6、Vgg的网络结构及实现
7、GoogLeNet的网络结构及实现
8、ResNet的网络结构及实现
9、实例:用经典卷积神经网络对cifar-10数据进行图像分类




第七章: 目标检测算法的原理及应用
1、目标检测算法的简介和种类
2、R-CNN相关算法的原理及实现(一)
3、R-CNN相关算法的原理及实现(二)
4、YOLO相关算法的原理及实现(一)
5、YOLO相关算法的原理及实现(二)
6、SSD相关算法的原理及实现 (一)
7、SSD相关算法的原理及实现 (二)

第八章: 迁移学习
1、迁移学习的简介
2、迁移学习的应用
3、迁移学习的方法
4、实例:常见的迁移学习案例分享


第九章: 循环神经网络RNN
1、循环神经网络RNN的简介与原理详解
2、循环神经网络RNN的代码实现
3、实例:用RNN来做情感分析


第十章: 自然语言处理
1、 LSTM的简介与原理详解
2、LSTM的代码实现
3、实例:用LSTM实现一个简单的聊天机器人


第十一章: 无监督学习:对抗网络GAN
1、GAN的背景与入门应用介绍
2、GAN的数学推导
3、GAN的变种及应用
4、实例:用GAN自动生成二次元萌妹子


第十二章: 深度学习的高性能计算
1、单机单卡的实现过程
2、 单机多卡的实现过程
3、多机单卡的实现过程与部署
4、多级多卡的实现过程与部署
5、实例: 分布式训练实例:基于docker的分布式训练框架的搭建


第十三章:实战项目演练
1、实例:用户分群与偏好预测经典案例
2、实例:自动创作古诗词
3、实例:自动创造音乐



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发表于 2019-12-15 11:03:06 | 显示全部楼层
太生气了,无法HOLD啦 >_<......
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发表于 2020-3-5 15:24:55 | 显示全部楼层
资源很好下来看看
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发表于 2020-3-7 16:02:28 | 显示全部楼层
真是难得给力的帖子啊。
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发表于 2020-4-15 13:59:36 | 显示全部楼层
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