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      【決勝AI】人工智能與深度學習實戰課程(深度學習 機器學習 人工智能 python 數據分析 數據挖掘 Tensorflow Caffe)
        
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      【決勝AI】人工智能與深度學習實戰課程(深度學習 機器學習 人工智能 python 數據分析 數據挖掘 Tensorflow Caffe)

      課程風格通俗易懂,必備原理,形象解讀,項目實戰缺一不可!主體課程分成四個大模塊(1)神經網絡必備基礎知識點,(2)深度學習模型,(3)深度學習框架Caffe與T...

      適合人群:高級
      課時數量:67課時
      用到技術:深度學習 機器學習 人工智能 python 數據分析 數據挖掘
      涉及項目:神經網絡圖像分類任務,驗證碼識別,人臉檢測,人臉關鍵點定位,垃圾郵件文本分類,圖像風格轉換,對抗生成網絡,強化學習AI自己玩游戲等。

      • 課程顧問貼心解答

        為你推薦精品課程,無論就業還是升職加薪,毫無壓力。

      • 名企定制緊隨大流

        量身打造緊貼企業需求的實用性課程。

      • 系統教學把控效果

        集學、測、練為一體的學習系統為你科學的安排學習進度,提高效率。

      • 一線大師1對1指導

        課程研發團隊內一線資深講師一對一指導,手把手教學,直到學會。

      • 點播答疑完美結合

        每周2-3次直播解答,保證學員日常學習問題能得到解決。

      • 量身定制學習計劃

        告別雜亂的學習方式,我們會根據你的情況定制學習計劃。

       

       

      課程背景基于人工智能與深度學習領域,使用python作為課程的實戰語言,隨著大數據與人工智能領域日益火爆,深度學習已經成為當下最熱門的領域,課程旨在幫助同學們快速掌握深度學習必備原理并使用深度學習框架Tensorflow與Caffe進行項目實戰,從零開始完成多個經典深度學習項目。

       

       

      1.課程研發環境
      課程基于windows環境進行講解與代碼演示,需要同學們搭建Python環境,推薦根據課時(
      使用Anaconda 3 搭建python3.5環境)來進行python和其依賴庫的安裝。對于后續的框架學習需要同學安裝深度學習經典框架Caffe與Tensorflow。


      2.內容簡介
      課程風格通俗易懂,必備原理,形象解讀,項目實戰缺一不可!主體課程分成四個大模塊(1)神經網絡必備基礎知識點,(2)深度學習模型,(3)深度學習框架Caffe與Tensorflow,(4)深度學習項目實戰。
      課程首先概述講解深度學習應用與挑戰,由計算機視覺中圖像分類任務開始講解深度學習的常規套路。對于復雜的神經網絡,將其展開成多個小模塊進行逐一攻破,再挑戰整體神經網絡架構。對于深度學習模型形象解讀卷積神經網絡原理,詳解其中涉及的每一個參數,對卷積網絡架構展開分析與評估,對于現階段火爆的對抗生成網絡以及強化學習給出形象解讀,并配合項目實戰實際演示效果。
      基于框架實戰,選擇兩款深度學習最火框架,Caffe與Tensorflow,首先講解其基本使用方法,并結合案例演示如何應用框架構造神經網絡模型并完成案例任務。
      選擇經典深度學習項目實戰,使用深度學習框架從零開始完成人臉檢測,驗證碼識別,人臉關鍵點定位,垃圾郵件分類,圖像風格轉換,AI自己玩游戲等。對于每一個項目實戰,從數據預處理開始一步步構建網絡模型并展開分析與評估。
      課程提供所涉及的所有數據,代碼以及PPT,方便大家快速動手進行項目實踐!

       

       

      唐宇迪,計算機博士,專注于機器學習與計算機視覺領域,深度學習領域一線實戰專家。參與多個國家級計算機視覺項目,多年數據領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗,出品多套機器學習與深度學習系列課程,課程生動形象,風格通俗易懂。

       

       

      【決勝AI】深度學習實戰課程: 

      第1講-深度學習概述與挑戰
      第2講-圖像分類基本原理
      第3講-深度學習必備基礎知識點
      第4講-神經網絡反向傳播原理
      第5講-神經網絡整體架構
      第6講-神經網絡案例實戰圖像分類任務
      第7講-卷積神經網絡基本原理
      第8講-卷積參數詳解
      第9講-卷積神經網絡案例實戰
      第10講-經典網絡架構分析
      第11講- 分類與回歸任務
      第12講- 三代物體檢測算法分析
      第13講-數據增強策略
      第14講-TransferLearning
      第15講-網絡架構設計
      第16講- 深度學習框架Caffe網絡結構配置
      第17講-Caffe制作數據源
      第18講- Caffe框架使用技巧
      第19講-Caffe框架常用工具
      第20講-深度學習項目實戰人臉檢測
      第21講-人臉正負樣本數據源制作
      第22講-人臉檢測網絡架構配置
      第23講-人臉檢測代碼實戰
      第24講-人臉檢測項目總結與改進分析
      第25講-人臉關鍵點定位項目實戰
      第26講-人臉關鍵點定位網絡模型
      第27講- 人臉關鍵點定位構建級聯網絡
      第28講-人臉關鍵點定位測試效果與分析
      第29講-Tensorflow框架實戰
      第30講-Tensorflow構建回歸模型
      第31講-Tensorflow構建神經網絡模型
      第32講- Tensorflow深度學習模型
      第33講-Tensorflow加載模型
      第34講-Tensorflow打造RNN網絡模型
      第35講-Tensorflow項目實戰驗證識別
      第36講- Tensorflow項目實戰-垃圾郵件分類
      第37講-Tensorflow配置識別網絡模型
      第38講- Tensorflow實現訓練模塊
      第39講-項目實戰圖像風格轉換
      第40講-特征提取網絡定義
      第41講-生成網絡結構定義
      第42講-實現風格轉換訓練模塊
      第43講-強化學習基礎
      第44講-值迭代求解
      第45講-QLearning算法原理
      第46講-DQN網絡架構
      第47講-項目實戰DQN網絡讓AI自己玩游戲
      第48講-實現DQN強化學習
      第49講-項目實戰對抗生成網絡
      第50講-GAN網絡實例
      第51講-基于卷積神經網絡的GAN
      第52講-DCGAN網絡實戰

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

      目標一. 掌握深度學習必備基礎知識點


      目標二. 深度學習模型


      目標三. 深度學習框架Caffe與Tensorflow


      目標四. 經典深度學習項目實戰流程


      目標五. 模型調參技巧


      目標六. 計算機視覺任務挑戰

       

       

      亮點一、零基礎入門。包含必備基礎知識點,起步不再困擾;


      亮點二、通俗易懂。神經網絡模型,理論與案例、實操結合,學以致用,生動翔實;


      亮點三、熱點盡攬。當下深度學習最火兩大框架caffe與tensorflow使用方法,實戰演示


      亮點四、四大項目實戰(關鍵點定位,驗證碼識別,垃圾郵件分類、人臉檢測),印象深刻,戰力飆升;

       

       

      1.課程針對人群
      本課程需要有一些編程經驗以及基本的數學基礎,針對于對人工智能與數據科學領域感興趣的同學們,幫助大家快速上手使用神經網絡建立模型進行實際工作。


      2.我該怎么學,如何才能學好這門課程,給些建議。
         4.1、時間上的安排建議
            本課程共52講,如果您時間上充分,建議以每天2-3講的進度往前學習。 
         4.2、學習要求
            如果您沒有基礎,建議還是中規中矩的按照課程進度一點一點仔細觀看學習,并一定要把看完的視頻中的代碼自己手敲一遍,以加深理解和記憶
            如果您有基礎,可不必按步就搬進行,可以拿你感興趣的部分去學習,但一定要注意實踐,并學會舉一反三 
         4.3、講師建議
               1.動手實踐很重要!最好看完視頻之后,拋開視頻,獨立自己去把上課中的案例分析代碼寫一遍,看自己是否理解,如何遇到問題可以回過頭看再看下視頻,如果反復,達到真正理解和熟練掌握的目的。
               2.對于機器學習算法,如果對數學公式有些困惑可以先從整個流程的角度去理解
               3. 建議一般聽視頻,一般拿個紙和筆,做一些記錄和筆記,這是一種非常好的學習習慣。
               4. 最后祝您學有所成

       

       

      課程應用面非常廣,可以就職于以下崗位
      1.圖像識別工程師
      2.深度學習工程師
      3.AI視覺工程師
      4.機器學習工程師

       

       

       

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