Python数据分析系列视频课程--玩转深度学习

课程目标:介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法,及其在Keras+Tensorflow环境的实现。

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5分 共64课时,共11小时22分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

介绍CNN、RNN、LSTM等深度学习算法,及其在Keras+Tensorflow环境的实现。

适用人群

希望能够成为Python编程和数据分析的跨界人才,目前尚未成功,但仍然在不断努力的人。

课程简介

系统、全面的介绍卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络等深度学习算法的原理,优缺点,并学习这些模型在python( Keras+Tensorflow)环境下的实现方法。


本课程为统计原理与操作并重,在详细阐明各种模型算法特点的基础上,再对这些方法的python实现进行学习。


学习完本课程后,学员将能够独立使用Keras+Tensorflow拟合神经网络、CNN、RNN、LSTM等各种深度学习模型,并能够使用VGG、ResNet等已有模型进行迁移学习,以满足实际研究工作或数据挖掘项目中的建模需求。


【课程大纲】

第1章:深度学习概述

第2章:准备软件环境

第3章:神经网络模型入门

第4章:Keras操作入门

第5章:卷积神经网络

第6章:图像预处理

第7章:迁移学习

第8章:循环神经网络

第9章:长短期记忆网络


【课程长度】

总时长:11小时


【学员基础】

学员需要懂得Python语言的基本编程知识,有基本的程序查错能力。


学员事前应当掌握统计分析的基本知识,建议完全没有统计基础的学员事先学习免费视频课程《统计分析轻松入门》和《统计模型轻松入门》。


学员应当熟悉数据挖掘的相关知识,建议学员事先学习《数据挖掘轻松入门》,或者《玩转数据挖掘》课程。


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第一章深度学习概述
9节1小时21分钟
1-1深度学习?深在哪里?! [免费试看]
15:07
1-2课程内容介绍 [免费试看]
08:02
1-3如何选择各类深度学习模型 [免费试看]
09:25
1-4图像的数据表示 [免费试看]
12:00
1-5图像与数据的互相转换
13:22
1-6MNIST数据集介绍
07:17
1-7CIFAR-10数据集介绍
06:32
1-8什么是张量?
09:21
1-9本课程代码课件及数据下载
说明
第二章准备软件环境
5节51分钟
2-1Python常用IDE简介 [免费试看]
11:21
2-2Anaconda的安装与配置 [免费试看]
16:23
2-3Jupyter Notebook的基本操作 [免费试看]
11:58
2-4Keras+TensorFlow组合的优势
06:26
2-5Keras+TensorFlow组合的安装
05:46
第三章神经网络模型入门
8节1小时34分钟
3-1神经网络的基本原理
16:37
3-2神经网络原理的具体演示
18:52
3-3神经网络的算法实质
08:45
3-4神经网络的连接函数
07:04
3-5损失函数与凸函数
09:17
3-6控制模型复杂度:正则化
10:03
讲师介绍
张文彤
讲师评分4.8分
数据挖掘,市场研究,统计应用专家,国内最知名的SPSS专家和培训师,多本软件教材、数据分析与挖掘专著的作者。 曾在复旦大学公共卫生学院任教数载,其教学以讲解深入浅出,重点突出,简明易懂为最大特色。 精通业内广泛使用的SAS、SPSS、Modeler、R、Python等数据分析/挖掘工具,拥有近20年的数据分析/统计软件商业培训经验。是国内最著名的SPSS培训师,曾作为SPSS官方培训师,从2001年起一手协助SPSS中国建立其统计培训体系 。 主编SPSS、SAS等统计软件教材10本,其SPSS教材被教育部评为2003-2004年度教育部研究生推荐教材,后续版本被国内外三百多所高校选用为本科生/研究生教材。
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