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****-深度学习快速入门-深度学习
学习有效期：永久观看
学习时长：723分钟
学习计划：13天
难度：中
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：阿勒拉哈
技术总监/研发总监
讲师介绍：美国Texas A&M 在读博士，空间智能计算研究， 曾先后在全球大安全公司从事爬虫工程师、数 据分析、文本挖掘、机器学习等工作。对数据科学 和人工智能领域有深入研究。
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「你将学到什么？」
涵盖深度学习的主要各个核心模块，以及流行框架 TensorFlow, Keras,Caffee和PyTorch, 以实战为核心，手把手带学员编程。本课程将用通俗易懂的语言已经相关项目给学校展示深度学习相关知识，让学员学以致用。
「课程学习目录」
| 第1章：课前准备 |
| 1.课程介绍 |
| 2.课程结构 |
| 3.正确认识深度学习 |
| 4.环境安装 |
| 5.安装Keras和TensorFlow |
| 6.常用深度学习辅助工具 |
| 第2章：衣物图片分类项目-TensorFlow和Keras |
| 1.最新版Tensorflow亮点 |
| 2.深度学习开发流程 |
| 3.感性认识神经网络 |
| 4.免费GPU |
| 5.最新版anoconda安装深度学习库的问题 |
| 6.数据准备 |
| 7.数据预处理 |
| 8.模型构建与训练 |
| 9.模型调优与预测分析 |
| 第3章：Tensorflow |
| 1.tensorflow概览 |
| 2.tensorflow安装和版本介绍 |
| 3.张量(tesnor)和会话(session) |
| 4.初识图和占位变量 |
| 5.多节点图 |
| 6.多图创建 |
| 7.TensorFlow部分复盘 |
| 8.张量1-常量 |
| 9.张量2-向量与矩阵 |
| 10.张量3-序列 |
| 11.基本预算与数据类型 |
| 12.Variable张量 |
| 13.Variable之二 |
| 14.互动会话 |
| 15.占位变量 |
| 16.懒加载 |
| 第4章：TensorFlow续篇 |
| 1.人均寿命预测小项目 |
| 2.构建回归模型 |
| 3.可视化预测结果 |
| 4.底层API版逻辑回归-MNIST |
| 5.高层API版逻辑回归-MNIST |
| 6.梯度递减算法 |
| 7.实时执行（渴望执行） |
| 8.GPU与CUDA |
| 9.深度学习开发箱与易用机器人 |
| 第5章：Tensorflow续篇2-卷积网络 |
| 1.神经网络和神经元 |
| 2.卷积网络之一 |
| 3.卷积网络之二 |
| 4.TF卷积网络函数细讲 |
| 5.TF卷积网络底层AP列子 |
| 第6章：动物分类-Tensorflow |
| 1.数据介绍 |
| 2.分离训练与测试集 |
| 3.加载本地数据集 |
| 4.Keras与TensorFlow |
| 5.构建卷积网络模型之一 |
| 6.构建卷积网络模型之二 |
| 7.训练模型 |
| 8.可视化学习曲线 |
| 9.模型预测 |
| 10.准确度与提高方法 |
| 11.数据扩增之一 |
| 12.数据扩增之二 |
| 13.数据扩增之三 |
| 14.模型调优与项目总结 |
| 第7章：经典深度学习架构与迁移学习 |
| 1.VGG |
| 2.迁移学习之一 |
| 3.迁移学习之二 |
| 4.AlexNet和Inception |
| 5.ResNet和InceptionResNet |
| 6.DenseNet |
| 7.MobileNet |
| 8.Keras另外一种代码 |
| 第8章：递归神经网络 |
| 1.RNN 递归神经网络 |
| 2.LSTM与GRU |
| 3.双向递归神经网络 |
| 4.北京市PM2.5预测 |
| 第9章：拓展内容 |
| 1.对象监测与识别 |
| 2.RCNN和YOLO |
| 3.对象监测与识别相关源代码 |
| 4.姿势识别 |
| 5.图像切割 |
| 6.GAN生成对抗网络 |
| 7.结束语和未来学习建议 |
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