深度学习与神经网络-蜗牛学苑

首页 / AI人工智能 · 第二阶段:机器学习与实战 / 深度学习与神经网络

发布于 2024-06-05 · 3507 次观看

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神经网络-20240730-01-神经网络简介与作用

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神经网络-20240730-02-工作机制与激活函数

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神经网络-20240730-03-鸢尾花分类训练

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神经网络-20240730-04-优化器验证集初始化

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神经网络-20240801-01-神经网络构建过程

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神经网络-20240801-02-构建模型的不同方法

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神经网络-20240801-03-银行客户流失预测

24分钟 · 31次播放

神经网络-20240801-04-混淆矩阵与F1Score

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神经网络-20240801-05-模型优化与评估

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神经网络-20240803-01-MNIST数据集预处理

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神经网络-20240803-02-利用CNN训练MNIST

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神经网络-20240803-03-模型的加载与数字预测

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神经网络-20240803-04-LeNet-5神经网络架构

23分钟 · 21次播放

神经网络-20240803-05-验证码识别初级CNN

23分钟 · 40次播放

神经网络-20240803-06-验证码并行模型优化一

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神经网络-20240803-07-验证码并行模型优化二

45分钟 · 31次播放

神经网络-20240806-01-狗狗品种数据集

29分钟 · 105次播放

神经网络-20240806-02-构建神经网络进行训练

25分钟 · 25次播放

神经网络-20240806-03-使用图像数据生成器

26分钟 · 24次播放

神经网络-20240806-04-利用生成器训练大数据

42分钟 · 28次播放

神经网络-20240806-05-数据集拆分与CheckPoint

30分钟 · 39次播放

神经网络-20240824-01-Pytorch操作张量

37分钟 · 46次播放

神经网络-20240824-02-Pytorch构建神经网络

32分钟 · 24次播放

神经网络-20240824-03-鸢尾花模型训练

36分钟 · 19次播放

神经网络-20240824-04-模型训练与评估

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神经网络-20240824-05-Pytorch进阶与优化

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神经网络-20240827-01-加载MNIST数据集

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神经网络-20240827-02-模型结构设计与训练

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神经网络-20240827-03-预测手写数字与优化

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神经网络-20240829-01-多标签多分类独热编码

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神经网络-20240829-02-Torch风格数据预处理

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神经网络-20240829-03-模型定义与训练

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神经网络-20240829-04-代码优化完善与预测

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神经网络-20240831-01-CIFAR10数据集加载

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神经网络-20240831-02-基于LeNet5训练CIFAR

25分钟 · 13次播放

神经网络-20240831-03-模型训练与预测

27分钟 · 11次播放

神经网络-20240831-04-使用VGG16简版优化

25分钟 · 12次播放

神经网络-20240831-05-快速构建完整VGG16网络

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神经网络-20240831-06-数据增强与动态学习速率

39分钟 · 37次播放

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课程目标

深度神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、激活函数、Keras与Pytorch构造神经网络

知识要点

神经网络工作原理、损失函数与激活函数、神经网络分层原理、模型评估与优化、预测客户流失率项目、利用CNN网络识别狗的图像、利用RNN鉴定中文的情感属性、CNN与RNN联合使用、基于CNN的MNIST手写体识别（Keras与Pytorch）、模型量化与压缩

课程详情

cifar-10-python.tar.gz.zip

CIFAR10离线数据集

162.6MB · 10次下载

验证码-keras-pytorch

基于Keras和Pytorch的多标签多分类验证码模型文件

236.27MB · 6次下载

cifar-mnist-dog.zip

cifar10-mnist-dog神经网络模型文件

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验证码.zip

验证码数据集，也可自已生成

20.18MB · 6次下载

神经网络源码.rar

神经网络与Pytorch全部配套源代码

2.58MB · 11次下载

BankCustomer.zip

银行客户流失预测数据集

0.17MB · 13次下载

授课讲师

邓强

蜗牛学苑创始人，资深AI讲师，高级AI训练师，四川大学硕士，22年软件研发及管理经验。目前专注于AI和大模型领域的课题和技术研究。曾为中原银行、永州医院、南天佳信、深圳移动、大唐软件、华夏基金等30余家企业提供研发咨询及企业内训服务。从事培训事业以来教授学生数万，遍布国内外各大IT公司，视频课程全网播放量超1000万。出版多部IT与AI相关技术书籍，教学严谨，原理讲解透彻，擅长项目驱动式教学，硬派实战专家。

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本内容涵盖 Python 环境搭建、PyCharm 使用、基础语法、数据类型、控制结构、函数与参数、包与模块、文件读写、、代码规范（为后续智能体开发、大模型对接铺垫）、面向对象思想及应用、匿名函数、装饰器、迭代器函数

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能理解并自主Transformer和GPT架构模型，能熟练运用transformers和modelscope模型进行模型应用、模型微调、模型量化等、能够熟练部署私有化大模型并进行开发调用。

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