视频教程-人工智能框架实战精讲：Keras项目-机器学习

人工智能框架实战精讲：Keras项目

计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

唐宇迪

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视频教程-人工智能框架实战精讲：Keras项目-机器学习

学习有效期：永久观看

学习时长：679分钟

学习计划：12天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：唐宇迪

高校教师 / 培训机构讲师

讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个国家级计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。

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「你将学到什么？」

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Keras项目实战课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，从零开始讲解如何进行数据处理，模型训练与调优，最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作，以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域，以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法，适合快速入门与进阶提升。 任务作业： 1.基于Keras构建VGG网络模型 2.加载与预处理细胞图像数据 3.构建完成分类模型并进行测试识别 （注意： 作业需写在CSDN博客中，请把作业链接贴在评论区，老师会定期逐个批改~~）

 

「课程学习目录」

第1章：课程简介

1.Keras项目实战课程概述

2.简介与安装

第2章：搭建神经网络模型-应用于自己的数据集

1.训练自己的数据集整体流程

2.数据加载与预处理（数据代码下载------------------->）

3.搭建网络模型

4.学习率对结果的影响

5.Drop-out操作

6.权重初始化方法对比

7.初始化标准差对结果的影响

8.正则化对结果的影响

9.加载模型进行测试

第3章：再战卷积神经网络

1.卷积层构造

2.整体流程

3.BatchNormalization效果

4.参数对比

5.网络测试效果

第4章：LSTM时间序列预测任务

1.时间序列模型

2.网络结构与参数定义

3.构建LSTM模型

4.训练模型与效果展示

5.多序列预测结果

6.股票数据预测

7.数据预处理

8.预测结果展示

第5章：文本分类实战

1.文本数据读取预处理

2.基本模型

3.Embeeding-layer效果

4.准备词向量数据

5.词嵌入训练结果

6.加入LSTM层效果

7.加入卷积层效果

8.参数调优

第6章：多标签与多输出

1.多标签解决方案

2.多标签网络训练与测试

3.多输出网络解决方案

4.多输出网络训练与测试

第7章：数据增强

1.DIY你的数据集

2.数据增强概述

3.图像数据变换

4.数据增强效果

第8章：对抗生成网络

1.对抗生成网络通俗解释

2.GAN网络组成

3.判别网络设计

4.生成网络定义

5.标签制作

6.训练与测试网络模型

7.DCGAN网络

第9章：迁移学习与Resnet残差网络

1.迁移学习的目标

2.迁移学习策略

3.Resnet原理

4.Resnet网络细节

5.Resnet基本处理操作

6.shortcut模块

7.加载训练好的权重

8.迁移学习效果对比

第10章：地址邮编多序列任务

1.数据与目标

2.字符表制作

3.数据读取

4.数据增强

5.网络模型

6.测试效果

第11章：seq2seq网络实战

1.网络模型解读

2.数据介绍与读取

3.配置文件制作

4.编码器模型

5.解码器模型

6.制作训练batch数据

7.测试数据准备

8.完成测试模块

第12章：实战模板总结

1.模板目录结构

2.模型与训练结构

3.评论数据集与任务目标

4.数据准备

5.模型整体架构

6.准备模型

7.训练网络

8.多标签训练

 

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「你可以收获什么？」

1.掌握深度学习Keras框架使用方法

2.熟练进行项目开发

3.掌握各大经典网络结构

4.提供实战模板

 

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