三个月教你从零入门深度学习!| 深度学习精华实践课程 (免费)

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三个月教你从零入门深度学习!| 深度学习精华实践课程

免费 1285 人学习

课程名称:

三个月教你从零入门深度学习!| 深度学习精华实践课程

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课程特色:

规划全面:涵盖目前主流的深度学习领域,包括图像识别,图像检测,自然语言处理,GAN,分布式训练框架等等。掌握每一项技能都能在从事该领域迈进一步。

重点突出:摒弃繁冗的数学证明,一切从实际出发,突出重点,短时间内掌握重点知识。

实战演练:课程包含多个实际案例,并结合实际项目经验教你如何在企业中做深度学习的项目

 

老师介绍:

胡晓曼老师(Charlotte),高级算法工程师 ,博客专家;

擅长用通俗易懂的方式讲解深度学习和机器学习算法,熟悉Tensorflow,PaddlePaddle等深度学习框架,负责过多个机器学习落地项目,如垃圾评论自动过滤,用户分级精准营销,分布式深度学习平台搭建等,都取了的不错的效果。

博客专栏:https://www.cnblogs.com/charlotte77/


 

程大纲:

第一章: 什么是人工智能

  1. 人工智能背景介绍

  2. 人工智能分类、区别及联系

  3. 如何选择适合自己的从业方向

  4. 如何做好前期的数学准备和编程准备

  5. 如何规划三个月的学习时间,开启人工智能之路


第二章: 深度学习入门基础

  1. 神经网络基础讲解

  2. 深度学习应用特点及发展方向

  3. 深度学习框架比较:用Tensorflow进行学习

  4. 深度学习所需数学知识一览表


第三章: 传统神经网络 

  1. 浅层神经网络--感知机

  2. 什么是激活函数

  3. 什么是loss 函数,如何选择

  4. 深度学习所需数学知识一览表

实例:传统神经网络络实现


第四章:  前向传播与反向传播

  1. 前向传播算法

  2. 反向传播

  3. SGD梯度下降法介绍

  4. 其他梯度下降法(AdaGrad、Adam等)

实例:反向梯度优化对比 


第五章: 卷积神经网络

  1. 什么是卷积神经网络

  2. 卷积层及卷积核

  3. 池化层及分类

  4. 卷积神经网络的前向传播

  5. 卷积神经网络的反向传播

实例:自己手写一个CNN


第六章: 经典卷积神经网络及图像分类

  1. LeNet的网络结构及实现

  2. AlexNet的网络结构及实现

  3. Vgg的网络结构及实现

  4. GoogLeNet的网络结构及实现

  5. ResNet的网络结构及实现

实例:用经典卷积神经网络对cifar-10数据进行图像分类


第七章: 目标检测

  1. 传统的目标检测方法

  2. 初代算法: Region CNN

  3. 升级: SPP Net, Fast RCNN, Faster RCNN

  4. 深度学习另辟蹊径: YoLo 和SSD

实例: 自动驾驶的核心:实时目标检测

 

第八章: 迁移学习

  1. 理论分析

  2. 迁移模型&原始训练模型

  3. 如何设计新的的网络

实例:表情识别/人脸识别/动物识别 


第九章: 循环神经网络RNN

  1. RNN 原理详解    

  2. 情感分析项目介绍

实例:情感分析


第十章: 自然语言处理

  1. 处理之前:speech to text    

  2. 词语表达:词向量与word2vec

  3. 语句生成LSTM

实例:教你实现一个简单的聊天机器人


第十一章: 深度卷积神经的重要应用

  1. 图片问答

  2. 图像模式转换

  3. 图像高清化

  4. 围棋程序, Alpha go

  5. 自动游戏机器人,DeepMind Atari

实例: 图片艺术风格转化 


第十二章: 无监督学习:对抗网络GAN

  1. 传统无监督学习 Autoencode,K Means,Sparse Coding

  2. RBM 限制博斯曼机,深度学习的另一支 

  3. 生成对抗网络 GAN

实例: 机器生成图片,以假乱真


 第十三章: 高性能计算

  1. 单价单卡的实现过程

  2. 单机多卡的实现过程

  3. 多机单卡的实现及部署

  4. 多机多卡的实现及部署

实例:分布式训练实例:基于docker的分布式训练框架搭建


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