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深度学习课程1:Tensor深度学习培训

TensorFlow  深度学习算法培训


培训时间:4.5天 (TensorFlow部分)




学员基础:

本课程为高级课程,学员需有 1机器学习 ,2线性代数 ,3高等数学,4统计分析基础

注:没有基础同学请访问涛德完整人工智能培训课程:  http://www.oraclebi.net/TensorFlow



课程大纲:

 

TensorFlow(基于Python)

 

深度学习简介

TensorFlow的安装简介

神经网络算法基础

高等数学基础链式求导

矩阵运算

 

计算图和 TensorFlow 基础

深度神经网络

损失函数定义

反向传播和优化器

神经网络的优化

多分类器

学习率设置、过拟合问题、Drop out

 

卷积神经网络(CNN)与图形识别

卷积神经网络常用结构

卷积层和池化层

实现LeNet-5经典模型及其他模型

图形数据处理函数

案例:图像识别

 

 

 

RNN 循环递归神经网络

LSTM 长短时间记忆网络的结构

如何用RNN进行NLP自然语言处理

如何用RNN进行时间序列分析

案例 NLP机器人写作

 


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词向量

子采样

负采样

案例训练词向量 


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Mini AlphaGo 机器人下棋开发(纯代码实现,不调用TensorFlow等其他高级API开发)


    深度学习课程2:Keras深度学习培训

    Keras 培训、深度学习培训

     

     

    Keras培训学员基础:

     

    本课程为高级课程,学员需有 1机器学习 2线性代数 3高等数学,4统计分析基础

     

    注:没有基础同学请访问涛德完整人工智能培训课程:  http://www.oraclebi.net/TensorFlow

     

     

    Keras课程简介:

     

    Keras是一个高层神经网络APIKeras由纯Python编写而成并基于Tensorflow(本课程后端)Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,Keras可以快速的实现各种深度学习原型设计,Keras支持CNNRNN,甚至二者结合的模型。

     

    本课程主要学习以TensorFlow为后端。Keras为前端的各种深度学习模型的搭建。

     

     

    Keras培训课程特色:

    不同于传统深度学习主要培训传统的CNN 卷积神经网络,LSTM 长短时记忆网络。更包括2018年最新的各种深度学习模型及其他更高端的深度模型。例如2018年替代传统CNN capsule network(暂译为:胶囊网络)Scikit-Learn与深度学习结合,Encoder-Decoder

    LSTMBidirectional LSTM,DQN深度强化学习,案例除了传统的图像识别等内容,更包括股票价格趋势分析,GAN动画特效生产,机器人写小说等案例。

     

    注:因为本课程学习的内容包含了2018年来国际上最新的一系列技术,不少技术目前还没有对应的准确中文译名,因此课程大纲采用英语表示。

     

    Keras培训课程大纲

     

    Keras install

    Keras configuring

    Load Data.

    Develop Model.

    Compile Model.

    Fit Model.

    Evaluate Model

    Keras model using k-fold cross-validation.

    Keras model hyperparameters using grid search in scikit-learn

    Prepare multiclass data for modeling with neural networks.

    How to save and load Keras model structure to JSON.

    The building blocks used in CNNs such as convolution layers and pool layers.

    Best practices for configuring CNNs on your own object recognition tasks

    Capsule network

    Vanilla LSTM.

    Stacked LSTM.

    CNN LSTM.

    Encoder-Decoder LSTM.

    Bidirectional LSTM

    Generative LSTM

    Deep reinforcement learning

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      GMT+8, 2018-7-17 10:11 , Processed in 0.130369 second(s), 10 queries , Gzip On.

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