人工智能-Keras-项目实战 /

唐宇迪
唐宇迪,计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解经验。
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:Keras项目实战课程概述

  • 课时2:简介与安装

  • 课时3:数据代码PPT下载汇总(在参考资料,需PC登录)

  • 课时4:训练自己的数据集整体流程

  • 课时5:数据加载与预处理

  • 课时6:搭建网络模型

  • 课时7:学习率对结果的影响

  • 课时8:Drop-out操作

  • 课时9:权重初始化方法对比

  • 课时10:初始化标准差对结果的影响

  • 课时11:正则化对结果的影响

  • 课时12:加载模型进行测试

  • 课时13:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时14:卷积层构造

  • 课时15:整体流程

  • 课时16:BatchNormalization效果

  • 课时17:参数对比

  • 课时18:网络测试效果

  • 课时19:时间序列模型

  • 课时20:网络结构与参数定义

  • 课时21:构建LSTM模型

  • 课时22:训练模型与效果展示

  • 课时23:多序列预测结果

  • 课时24:股票数据预测

  • 课时25:数据预处理

  • 课时26:预测结果展示

  • 课时27:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时28:文本数据读取预处理

  • 课时29:基本模型

  • 课时30:Embeeding-layer效果

  • 课时31:准备词向量数据

  • 课时32:词嵌入训练结果

  • 课时33:加入LSTM层效果

  • 课时34:加入卷积层效果

  • 课时35:参数调优

  • 课时36:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时37:多标签解决方案

  • 课时38:多标签网络训练与测试

  • 课时39:多输出网络解决方案

  • 课时40:多输出网络训练与测试

  • 课时41:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时42:DIY你的数据集

  • 课时43:数据增强概述

  • 课时44:图像数据变换

  • 课时45:数据增强效果

  • 课时46:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时47:对抗生成网络通俗解释

  • 课时48:GAN网络组成

  • 课时49:判别网络设计

  • 课时50:生成网络定义

  • 课时51:标签制作

  • 课时52:训练与测试网络模型

  • 课时53:DCGAN网络

  • 课时54:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时55:迁移学习的目标

  • 课时56:迁移学习策略

  • 课时57:Resnet原理

  • 课时58:Resnet网络细节

  • 课时59:Resnet基本处理操作

  • 课时60:shortcut模块

  • 课时61:加载训练好的权重

  • 课时62:迁移学习效果对比

  • 课时63:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时64:数据与目标

  • 课时65:字符表制作

  • 课时66:数据读取

  • 课时67:数据增强

  • 课时68:网络模型

  • 课时69:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时70:测试效果

  • 课时71:网络模型解读

  • 课时72:数据介绍与读取

  • 课时73:配置文件制作

  • 课时74:编码器模型

  • 课时75:解码器模型

  • 课时76:制作训练batch数据

  • 课时77:测试数据准备

  • 课时78:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时79:完成测试模块

  • 课时80:模板目录结构

  • 课时81:模型与训练结构

  • 课时82:评论数据集与任务目标

  • 课时83:数据准备

  • 课时84:模型整体架构

  • 课时85:准备模型

  • 课时86:本章数据,代码下载(需要PC登录)

  • 课时87:训练网络

  • 课时88:多标签训练

课程概述

Keras项目实战课程从实战的角度出发,基于真实数据集与实际业务需求,从零开始讲解如何进行数据处理,模型训练与调优,最后进行测试与结果展示分析。全程实战操作,以最接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域,以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法,适合快速入门与进阶提升。