课程目标
掌握Keras工具包使用方法与实战技能
适用人群
准备从事人工智能方向的同学们
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,后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以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。
课程特色:
1.对复杂的网络模型与业务需求进行通俗讲解,接地气的方式
2.基于真实数据集进行项目实战,从零开始,不放过一行代码
3.当下AI火爆框架,零基础入门轻松,进阶必备
4.系列课程持续更新,永久有效。提供所有课程涉及内容
第1章课程简介
1-1Keras项目实战课程概述
1-2简介与安装
第2章搭建神经网络-应用于自己的数据集
2-1训练自己的数据集整体流程
2-2数据加载与预处理
2-3搭建网络模型
2-4学习率对结果的影响
2-5Drop-out操作
2-6权重初始化方法对比
2-7初始化标准差对结果的影响
2-8正则化对结果的影响
2-9加载模型进行测试
第3章再战卷积神经网络
3-1卷积层构造
3-2整体流程
3-3BatchNormalization效果
3-4参数对比
3-5网络测试效果
第4章LSTM时间序列预测任务
4-1时间序列模型
4-2网络结构与参数定义
4-3构建LSTM模型
4-4训练模型与效果展示
4-5多序列预测结果
4-6股票数据预
4-7数据预处理
4-8预测结果展示
第5章文本分类实战
5-1文本数据读取预处理
5-2基本模型
5-33-Embeeding-layer效果
5-4准备词向量数据
5-5词嵌入训练结果
5-6加入LSTM层效果
5-7加入卷积层效果
5-8参数调优
第6章多标签与多输出
6-1多标签解决方案
6-2多标签网络训练与测试
6-3多输出网络解决方案
6-4多输出网络训练与测试
第7章数据增强
7-1DIY你的数据集
7-2数据增强概述
7-3图像数据变换
7-4数据增强效果
第8章对抗生成网络
8-1对抗生成网络通俗解释
8-2GAN网络组成
8-3判别网络设计
8-4生成网络定义
8-5标签制作
8-6训练与测试网络模型
8-7DCGAN网络
第9章迁移学习
9-1迁移学习的目标
9-2迁移学习策略
9-3Resnet原理
9-4Resnet网络细节
9-5Resnet基本处理操作
9-6shortcut模块
9-7加载训练好的权重
9-8迁移学习效果对比
第10章地址邮编多序列任务
10-1数据与目标
10-2字符表制作
10-3数据读取
10-4数据增强
10-5网络模型
10-6测试效果
第11章seq2seq网络实战
11-1网络模型解读
11-2数据介绍与读取
11-3配置文件制作
11-4编码器模型
11-5解码器模型
11-6制作训练batch数据
11-7测试数据准备
11-8完成测试模块
第12章实战模板总结
12-1模板目录结构
12-2模型与训练结构
12-3评论数据集与任务目标
12-4数据准备
12-5模型整体架构
12-6准备模型
12-7训练网络
|