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标题: lg1007-拉勾专栏-深度学习入门与实战21讲-更新中 [打印本页]

作者: aixure 时间: 2022-2-27 17:42
标题: lg1007-拉勾专栏-深度学习入门与实战21讲-更新中
【课程介绍】
带你精简算法理论，从零打造实战模型
【课程目录】
目录 /共23节
      开篇词
      开篇词 | 掌握深度学习，畅游 AI 时代
      模块一：基础概念
      01 | 从神经元说起：数学篇
      02 | 从神经元说起：结构篇# M: @* w: [  P8 p" o
      03 | AI 术语：让你变得更加专业
      04 | 函数与优化方法：模型的自我学习（上）6 H( a$ p9 \1 X
      05 | 前馈网络与反向传播：模型的自我学习（下）
      06 | 线性回归模型：在问题中回顾与了解基础概念
      07 | 卷积神经网络：给你的模型一双可以看到世界的眼睛
      08 | RNN 与 LSTM：模型也可以持续不断地思考
      09 | 自编码器：让模型拥有属于自己的表达和语言
      10 | 生成式对抗网络：艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏
      模块二：工具与框架
      11 | 集成、共享、敏捷：Jupyter Notebook 的使用
      12 | 数据预处理：让模型学得更好. z! P; K& ~' F2 {# W
      13 | 张量、数据流图与概念：初步了解 TensorFlow0 f1 a! ]* F+ q/ \# |  }
      14 | 工作机制与流程：通过手写识别深入了解 TensorFlow
      15 | TensorBoard：实验统计分析助手* R  E' M2 w* l" V" l1 R5 s& c. C" h
      模块三：经典问题的落地实战
      16 | 图像分类：技术背景与常用模型解析1 E" s4 `4 |6 H6 ^- G
      17 | 图像分类：实现你的第一个图像分类实战项目
      18 | 语义分割：技术背景与算法剖析
      19 | 语义分割：打造简单高效的人像分割模型8 o2 L9 V& a* E9 k, X( K
      20 | 文本分类：技术背景与经典网络结构介绍
      21 | 文本分类：用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型
      结束语5 w+ E- G$ a6 z4 A  W& `7 i1 r) o7 m
      结束语 | 掌握深度学习，搭上 AI 快车8

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