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《深度学习入门与实战》精简算法理论,从零打造实战模型

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综合教程技术培训课程简介

《深度学习入门与实战》精简算法理论,从零打造实战模型

想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易,研究 AI 有着天然的高门槛和高要求。很多人都是理论上的王者,实践上的青铜,自以为对框架、算法的理解足够,但因为缺乏应用场景和实践机会,遇到实际问题仍然不知道该怎么抽象问题然后用模型解决。

而本门课程将会从理论基础、工具使用、实战上手三个方面,带领你从理论开始,一步步认识和了解深度学习,并学会打造深度学习模型。

模块一:深度学习的基础概念

这个模块就像是打地基,老师会带你了解深度学习会用到的基础知识,主要是数学知识和理论知识。还会对深度学习中常用的结构进行详细的介绍,比如你经常听到的 CNN、DNN、GAN 等,从零开始,逐步深入。通过这一部分的学习,你会了解深度学习必备的基础知识。

模块二:深度学习的工具与框架

这个模块就像是盖楼的砖瓦,有了理论知识,就可以将理论知识转化成代码,并用合适的框架、工具协助你开展工作。框架方面,目前常用的深度学习框架很多,有 TensorFlow、PyTorch 等,老师会以其中使用最广泛的 TensorFlow 作为切入点,带你熟悉图像处理工具、模型训练记录工具、交互工具等工具的使用。通过这一部分的学习,你就可以着手准备开发实战项目了。

模块三:深度学习经典问题的落地实战

这个模块就开始教你盖楼了,老师会选择几个常见的深度学习应用场景,包括图像分类、语义分割和自然语言处理,教你如何从零开始做模型、如何优化已有模型,一步步教你打造项目模型。通过这一部分的学习,你就可以打造属于你自己的深度学习模型。

课程内容目录:

模块一:基础概念

01 从神经元说起:数学篇

02 从神经元说起:结构篇

03 AI 术语:让你变得更加专业

04 函数与优化方法:模型的自我学习(上)

05 前馈网络与反向传播:模型的自我学习(下)

06 线性回归模型:在问题中回顾与了解基础概念

07 卷积神经网络:给你的模型一双可以看到世界的眼睛

08 RNN 与 LSTM:模型也可以持续不断地思考

09 自编码器:让模型拥有属于自己的表达和语言

10 生成式对抗网络:艺术创造也可以成为深度学习的拿手好戏

模块二:工具与框架

11 集成、共享、敏捷:Jupyter Notebook 的使用

12 数据预处理:让模型学得更好

13 张量、数据流图与概念:初步了解 TensorFlow

14 工作机制与流程:通过手写识别深入了解 TensorFlow

15 TensorBoard:实验统计分析助手

模块三:经典问题的落地实战

16 图像分类:技术背景与常用模型解析

17 图像分类:实现你的第一个图像分类实战项目

18 语义分割:技术背景与算法剖析

19 语义分割:打造简单高效的人像分割模型

20 文本分类:技术背景与经典网络结构介绍

21 文本分类:用 Bert 做出一个优秀的文本分类模型

结束语 掌握深度学习,搭上 AI 快车


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