用神经网络构造图像和语言识别系统,视频教程下载

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课程介绍:

作为IT从业者或想进入IT业发展的人,你是想当时代趋势碾压的破产工匠,还是登上时代列车,顺势而为,利用人工智能所带来的技术红利实现自身飞跃,答案不言自明,为了与大家共同投身于人工智能的洪流,我开启了这门利用深度学习和神经网路实现计算机视觉和智能语义分析的实战课程,我将用一行行代码告诉你如何打造出能从图片中把人物或指定目标识别出来的智能系统,以及创建一个像人一样能对文章做阅读理解及写作的智能系统。

课程目录:

课时01.什么是深度学习

课时02.快速构建一个手写数字识别系统

课时03.神经网络基本数据结构-tensor

课时04.用大白话解释人工智能底层逻辑

课时05.详解神经元和激活函数

课时06.使用矩阵实现神经网络数据加工链

课时07.通过反向传播算法回传误差改进链路权重

课时08.矩阵运算及梯度下降法进行神经网络迭代训练

课时09.手算梯度下降法,详解神经网络迭代训练过程

课时10.基本框架搭建

课时11.实现网络的训练功能

课时12.训练网络,识别手写数字图片

课时13.透过神经网络的内在灵魂与柏拉图的哲学理念

课时14.用神经网络识别影评正负能量

课时15.利用神经网络给新闻稿分类

课时16.使用神经网络预测房价中位数

课时17.重要概念深入解析

课时18.卷积神经网络入门

课时19.从零开始构造识别猫狗图片的卷积网络

课时20.使用预先训练网络和特征抽取大力提升图像识别率

课时21.视觉化展现网络学习过程

课时22.wordembedding,单词向量化

课时23.skip-gram单词向量化算法数学原理

课时24.使用预先训练好的单词向量识别影片情绪

课时25.RNN,具有记忆性神经网络

课时26.LSTM记忆网络

课时27.使用RNN和CNN混合的’鸡尾酒疗法’,提升网络对文本的识别正确率

课时28.deepdream,使用深度学习实现绘画玄幻效果

课时29.编解码器网络

课时30.使用keras开发高级网络形态

课时31.使用回调函数及tensorboard实现网络训练实时监控

课时32.使用LSTM网络实现文章写作

课时33.使用编解码网络构造新图片

课时34.最后一课:左右互搏,生成型对抗性网络的强大威力

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