365天深度学习训练营-学习线路

第一周:实现mnist手写数字识别

  • 难度:新手入门
  • 语言:Python3、TensorFlow2
  • 时间:7月25-7月29日

要求:学习如何编写一个完整的深度学习程序,并记录学习所得(详细介绍其中一个知识点、简略介绍两个知识点)

参考文章:深度学习100例-卷积神经网络(CNN)实现mnist手写数字识别 | 第1天(限时免费)

第二周:彩色图片分类

  • 难度:新手入门
  • 语言:Python3、TensorFlow2
  • 时间:8月1-8月5日

要求:

  • 学习如何编写一个完整的深度学习程序
  • 了解分类彩色图片会灰度图片有什么区别
  • 测试集accuracy到达72%

参考文章:深度学习100例-卷积神经网络(CNN)彩色图片分类 | 第2天(限时免费)

第三周:天气识别

  • 难度:夯实基础
  • 语言:Python3、TensorFlow2
  • 时间:8月8-8月12日

要求:

  1. 本地读取并加载数据,可选择本地图片进行识别
  2. 如何加速代码训练?
  3. 测试集accuracy到达91%

数据获取方式:公众号(K同学啊)回复:DL+5

参考文章:深度学习100例-卷积神经网络(CNN)天气识别 | 第5天(限时免费)

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