Keras进阶项目实战

课程目标:Keras课程会分为上下两部分,上半部分课程为keras基础,下半部分会使用Keras完成一些实际项目的应用。

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共17课时,共6小时26分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

Keras课程会分为上下两部分,上半部分课程为keras基础,下半部分会使用Keras完成一些实际项目的应用。

适用人群

想自己动手实践深度学习的人,想从事深度学习相关工作的人。

课程简介

Keras课程会分为上下两部分,上半部分课程会一步一步从Keras环境安装开始讲解,并从最基础的Keras实现线性回归,非线性回归,手写数字分类模型开始讲起。逐步讲到一些深度学习网络的应用如CNN,LSTM。下半部分会使用Keras完成一些实际项目的应用。

第一章猫狗分类
4节56分钟
1-1图像数据预处理 [免费试看]
09:45
1-2猫狗分类-简单CNN [免费试看]
13:36
1-3猫狗分类-VGG16-bottleneck
23:17
1-4猫狗分类-VGG16-Finetune
09:37
第二章图像风格转换
3节1小时28分钟
2-1图像风格转换-原理介绍
22:40
2-2图像风格转换-程序讲解1
34:03
2-3图像风格转换-程序讲解2
31:22
第三章情感分类
4节1小时40分钟
3-1word2vec介绍和CNN在自然语言中的应用
22:44
3-2函数式模型
12:41
3-3CNN情感分类
45:40
3-4LSTM情感分类
19:11
第四章中文分词器
3节1小时20分钟
4-1数据处理
31:44
4-2模型结构
10:14
4-3维特比算法预测中文分词
38:42
第五章生成式对抗网络GAN
3节1小时1分钟
5-1生成式对抗网络原理及应用介绍
18:56
5-2生成手写数字图片
42:22
5-3课程资料
说明
讲师介绍
覃秉丰
讲师评分5.0分
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
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