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神经网络案例编程实战

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课程导语： 人工智能可谓是现阶段最火的行业，在资本和技术协同支持下正在进入高速发展期。当今全球市值前五大公司都指向同一发展目标:人工智能。近几年，人工智能逐渐从理论科学落地到现实中，与生活越来越息息相关，相关的各种职位炙手可热，而 深度学习_更是人工智能无法绕开的重要一环。 从AlphaGo打败李世石开始， _深度学习_技术越来越引起社会各界的广泛关注。不只学术界，甚至在工业界也取得了重大突破和广泛应用。其中应用最广的研究领域就是图像处理和自然语言处理。而要入门 _深度学习，CNN和RNN作为最常用的两种 神经网络_是必学的。网上关于 _深度学习_的资料很多，但大多知识点分散、内容不系统，或者以理论为主、代码实操少，造成学员学习成本高。本门课程将从最基础的神经元出发，对 _深度学习_的基础知识进行全面讲解，帮助大家迅速成为人工智能领域的入门者，是进阶人工智能深层领域的基石。 讲师简介：赵辛，人工智能算法科学家。2019年福布斯科技榜U30，深圳市海外高层次人才（孔雀人才）。澳大利亚新南威尔士大学全奖博士，SCI收录其发表过的10篇国际期刊学术文章。曾任深圳市微埃智能科技有限公司联合创始人。CSDN人工智能 _机器学习、 深度学习_方向满分级精英讲师。授课风格逻辑严谨、条理清晰、循序渐进、循循善诱，化枯燥为如沐春风，所教学生人数过万。 课程设计： 本课程分为5大模块，19小节，共计540时长（约9小时）： 第一部分，课程介绍、目标与内容概览。主要学习人工智能 _深度学习_应用场景；熟悉 _深度学习_主流技术；掌握使用keras解决 _深度学习_主要问题（ _神经网络、卷积 神经网络、循环 神经网络），以及 深度学习_主要内容： _神经网络、卷积 神经网络、循环 神经网络； 案例_简介。 第二部分， _深度学习_之多层感知器(MLP)。主要学习多层感知器(MLP)；MLP实现非线性分类； _深度学习 实战_准备；Python调用keras实现MLP。 MLP技术点 _实战 案例：第三部分， 深度学习_之卷积 _神经网络(CNN)。主要学习卷积 神经网络 ； CNN模型分析；主流CNN模型; Python调用keras实现CNN； CNN技术点 实战 案例：第四部分， 深度学习_之循环 _神经网络(RNN)。主要学习循环 神经网络；RNN模型分析；Python调用keras实现RNN。 RNN技术点 实战 案例： 第五部分，综合提升。主要进行迁移学习；混合模型； 实战_准备+综合 _实战，以及最后进行课程内容总结。 混合模型技术点 实战 案例

Original: https://blog.csdn.net/m0_55858611/article/details/126349868
Author: 小羊不会飞
Title: 神经网络案例编程实战

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