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深度學習課程大綱

課程編號:28887

課程價格:¥23000/天

課程時長:4 天

課程人氣:546

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:王平

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


一、 人工智能技術基礎 (1/4天)
人工智能及神經網絡的發展歷程
人工智能的應用現狀及演變趨勢
機器學習理論概述
二、 神經網絡理論及實踐(1/4天)
神經網絡基本概念
誤差反向傳播算法(數學推導過程)
誤差函數、激活函數
隨機梯度下降法
學習率及其設置
三、 TensorFlow平臺深度網絡開發詳解(1/4天)
數據模型
計算模型
運行模型
TensorFlow訓練神經網絡三個步驟
一個完整的神經網絡應用實例(線性分類問題)
四、 Keras平臺深度網絡開發詳解(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進行數據的導入與預處理實踐(以csv數據為例)
Keras中使用Scikit-learn 進行交叉驗證及模型調參實踐
五、 卷積神經網絡經典模型及實踐(1天)
卷積神經網絡理論基礎(卷積、池化、激活、壓平)
LeNet-5深度學習模型及其實踐(手機驗證法分類)
Inception-v3深度學習模
深度學習模型遷移算法及實踐(物品真偽識別(以和田玉鑒別為例))
六、 循環神經網絡經典模型及實踐(1/2天)
循環神經網絡理論基礎
RNN的的結構
單/多層LSTM模型結構
LSTM模型實操(詞頻統計)
LSTM模型應用實操(使用LSTM模型進行IMDb情感分析)
七、 SeqToSeq模型及其實踐(1/2天)
SeqToSeq模型理論基礎
電信文本摘要提取實操 

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