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    深度學(xué)習課程大綱

    課程編號:28887

    課程價(jià)格:¥23000/天

    課程時(shí)長(cháng):4 天

    課程人氣:585

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:管理技能 

    授課講師:王平

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】


    【培訓收益】


    一、 人工智能技術(shù)基礎 (1/4天)
    人工智能及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展歷程
    人工智能的應用現狀及演變趨勢
    機器學(xué)習理論概述
    二、 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論及實(shí)踐(1/4天)
    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基本概念
    誤差反向傳播算法(數學(xué)推導過(guò)程)
    誤差函數、激活函數
    隨機梯度下降法
    學(xué)習率及其設置
    三、 TensorFlow平臺深度網(wǎng)絡(luò )開(kāi)發(fā)詳解(1/4天)
    數據模型
    計算模型
    運行模型
    TensorFlow訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )三個(gè)步驟
    一個(gè)完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用實(shí)例(線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題)
    四、 Keras平臺深度網(wǎng)絡(luò )開(kāi)發(fā)詳解(1/4天)
    數據導入、歸一化、預處理
    定義模型與編譯
    訓練模型
    模型準確率評估及預測
    Keras中使用Pandas進(jìn)行數據的導入與預處理實(shí)踐(以csv數據為例)
    Keras中使用Scikit-learn 進(jìn)行交叉驗證及模型調參實(shí)踐
    五、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)典模型及實(shí)踐(1天)
    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論基礎(卷積、池化、激活、壓平)
    LeNet-5深度學(xué)習模型及其實(shí)踐(手機驗證法分類(lèi))
    Inception-v3深度學(xué)習模
    深度學(xué)習模型遷移算法及實(shí)踐(物品真偽識別(以和田玉鑒別為例))
    六、 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )經(jīng)典模型及實(shí)踐(1/2天)
    循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論基礎
    RNN的的結構
    單/多層LSTM模型結構
    LSTM模型實(shí)操(詞頻統計)
    LSTM模型應用實(shí)操(使用LSTM模型進(jìn)行IMDb情感分析)
    七、 SeqToSeq模型及其實(shí)踐(1/2天)
    SeqToSeq模型理論基礎
    電信文本摘要提取實(shí)操 

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