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神经网络-20240730-01-神经网络简介与作用
神经网络-20240730-02-工作机制与激活函数
神经网络-20240730-03-鸢尾花分类训练
神经网络-20240730-04-优化器验证集初始化
神经网络-20240801-01-神经网络构建过程
神经网络-20240801-02-构建模型的不同方法
神经网络-20240801-03-银行客户流失预测
神经网络-20240801-04-混淆矩阵与F1Score
神经网络-20240801-05-模型优化与评估
神经网络-20240803-01-MNIST数据集预处理
神经网络-20240803-02-利用CNN训练MNIST
神经网络-20240803-03-模型的加载与数字预测
神经网络-20240803-04-LeNet-5神经网络架构
神经网络-20240803-05-验证码识别初级CNN
神经网络-20240803-06-验证码并行模型优化一
神经网络-20240803-07-验证码并行模型优化二
神经网络-20240806-01-狗狗品种数据集
神经网络-20240806-02-构建神经网络进行训练
神经网络-20240806-03-使用图像数据生成器
神经网络-20240806-04-利用生成器训练大数据
神经网络-20240806-05-数据集拆分与CheckPoint
神经网络-20240824-01-Pytorch操作张量
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神经网络-20240824-03-鸢尾花模型训练
神经网络-20240824-04-模型训练与评估
神经网络-20240824-05-Pytorch进阶与优化
神经网络-20240827-01-加载MNIST数据集
神经网络-20240827-02-模型结构设计与训练
神经网络-20240827-03-预测手写数字与优化
神经网络-20240829-01-多标签多分类独热编码
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神经网络-20240831-01-CIFAR10数据集加载
神经网络-20240831-02-基于LeNet5训练CIFAR
神经网络-20240831-03-模型训练与预测
神经网络-20240831-04-使用VGG16简版优化
神经网络-20240831-05-快速构建完整VGG16网络
神经网络-20240831-06-数据增强与动态学习速率
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 · 3240 次观看
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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
授课讲师

邓强

蜗牛学苑资深讲师，教学总监，四川大学硕士，系统架构师。20年软件研发、测试、管理及授课经验，精通各种开发和测试技术，如Java开发、PHP开发、Python开发、性能测试、渗透测试、安全攻防等，精通AI人工智能技术体系及底层原理，具备丰富的项目研发和实施经验，正式出版多本个人专著。从事培训事业以来学生过万，遍布国内外各大IT公司。教学严谨细致、原理讲解透彻、注重底层原理，全面培养学生各项素质。
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