七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密
七月在线-深度学习集训营第三期2022年 原价4999 完结无密 本深度学习集训营略过Python基础,直接从人工神经网络起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果,本期继续维持前二期的从头到尾全部实战,但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外,特新增了以下三大模块: a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术 b.新增深度学习在物体检测中的应用 c.深度学习在推荐系统中的应用 从而让内容更成体系、更加成熟。 全是深度学习的典型应用场景 本期集训营总计六大阶段,近十个BAT实战项目,涵盖特征工程、混合网络,以及深度学习在计算机视觉当中的应用(比如物体检测、行人重识别)、在自然语言处理中的应用(比如文本处理、文本分类、机器翻译系统)、在推荐系统中的应用等BAT工业项目。 试看链接: 章节目录: 课程安排 预习阶段 从DL基础起步,掌握三大核心模型 在线视频:DNN与CNN,及NN框架 1-DNN与混合网络:google Wide&Deep 2-实战项目:数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类 3-CNN:从AlexNet到ResNet 4-实战项目:搭建CNN完成图像分类示例 5-NN框架:caffe, tensorflow与pytorch 6-实战项目:用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类 在线视频:RNN、LSTM、与条件生成、attention 1-RNN/LSTM/Grid LSTM 2-实战项目:RNN文本分类 3-RNN条件生成与attention 4-实战项目:google神经网络翻译系统 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用 在线视频:深入理解神经网络原理 1-从线性分类器说到非线性分类器 2-理解神经网络参数W的物理意义 3-Backpropagation的两种理解/推导方式 4-初探神经网络模型训练调参 在线实训:基于tensorflow/keras实现分类任务 在线视频:深度卷积神经网络原理与实践 1-卷积操作的数学定义和物理意义 2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享 3-卷积神经网络的主体结构和变种 4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%...