人工智能深度学习应用实践
上次更新时间：2024-09-27
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课程内容
1.理解神经网络
2.深度卷积神经网络CNN
3.快速使用Keras展开深度学习的应用
- 3.1 kreas-顺序模型与评估
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-1
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-2
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-3
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-4
- 3.3 keras_scikit_learn的keras封装
- 3.4_keras-数据保存-1
- 3.4_keras-数据保存-2
- 3.5_keras-优化器
- 3.6_keras-数据增强-1
- 3.6_keras-数据增强-2
- 3.6_keras-数据增强-3
- 3.7_keras-已训练模型与迁移学习-1
- 3.7_keras-已训练模型与迁移学习-2
- 3.8_keras-常用层使用-1
- 3.8_keras-常用层使用-2
- 3.8_keras-常用层使用-3
- 3.8_keras-常用层使用-4
- 3.8_keras-常用层使用-5
- 3.9_keras-综合-推荐系统-1
- 3.9_keras-综合-推荐系统-2
- 3.9_keras-综合-推荐系统-3
- 3.9_keras-综合-推荐系统-4
- 3.9_keras-综合-resnet实现-1
- 3.9_keras-综合-resnet实现-2
4.快速使用tensorflow展开深度学习的应用
- 1.TensorFlow-基本知识-1
- 1.TensorFlow-基本知识-2
- 1.TensorFlow-基本知识-3
- 1.TensorFlow-基本知识-4
- 1.TensorFlow-基本知识-5
- 1.TensorFlow-基本知识-6
- 2.多层感知器与CNN-1
- 2.多层感知器与CNN-2
- 3.tensorflow最新应用与keras-1
- 3.tensorflow最新应用与keras-2
- 3.tensorflow最新应用与keras-3
- 3.tensorflow最新应用与keras-4
- 3.tensorflow最新应用与keras-5
- 3.tensorflow最新应用与keras-6
- 3.tensorflow最新应用与keras-7
6.目标检测
7.分割
9.生成式对抗网络
课程内容
11个章节 , 113个讲座
1.理解神经网络
2.深度卷积神经网络CNN
3.快速使用Keras展开深度学习的应用
- 3.1 kreas-顺序模型与评估
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-1
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-2
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-3
- 3.2 keras_scikit_learn模型评估与参数调优-4
- 3.3 keras_scikit_learn的keras封装
- 3.4_keras-数据保存-1
- 3.4_keras-数据保存-2
- 3.5_keras-优化器
- 3.6_keras-数据增强-1
- 3.6_keras-数据增强-2
- 3.6_keras-数据增强-3
- 3.7_keras-已训练模型与迁移学习-1
- 3.7_keras-已训练模型与迁移学习-2
- 3.8_keras-常用层使用-1
- 3.8_keras-常用层使用-2
- 3.8_keras-常用层使用-3
- 3.8_keras-常用层使用-4
- 3.8_keras-常用层使用-5
- 3.9_keras-综合-推荐系统-1
- 3.9_keras-综合-推荐系统-2
- 3.9_keras-综合-推荐系统-3
- 3.9_keras-综合-推荐系统-4
- 3.9_keras-综合-resnet实现-1
- 3.9_keras-综合-resnet实现-2
4.快速使用tensorflow展开深度学习的应用
- 1.TensorFlow-基本知识-1
- 1.TensorFlow-基本知识-2
- 1.TensorFlow-基本知识-3
- 1.TensorFlow-基本知识-4
- 1.TensorFlow-基本知识-5
- 1.TensorFlow-基本知识-6
- 2.多层感知器与CNN-1
- 2.多层感知器与CNN-2
- 3.tensorflow最新应用与keras-1
- 3.tensorflow最新应用与keras-2
- 3.tensorflow最新应用与keras-3
- 3.tensorflow最新应用与keras-4
- 3.tensorflow最新应用与keras-5
- 3.tensorflow最新应用与keras-6
- 3.tensorflow最新应用与keras-7