1、培訓過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓班中重聽；
        2、培訓結束后,授課老師留給學員聯(lián)系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業(yè)機會。

課程目標
掌握Keras工具包使用方法與實戰(zhàn)技能
適用人群
準備從事人工智能方向的同學們

Keras項目實戰(zhàn)課程從實戰(zhàn)的角度出發(fā)，基于真實數(shù)據(jù)集與實際業(yè)務需求，從零開始講解如何進行數(shù)據(jù)處理，模型訓練與調(diào)優(yōu)，最后進行測試與結果展示分析。全程實戰(zhàn)操作，以最接地氣的方式詳解每一步流程與解決方案。課程結合當下深度學習熱門領域，以計算機視覺與自然語言處理為核心講解各大網(wǎng)絡的應用于實戰(zhàn)方法，適合快速入門與進階提升。

課程特色：

1.對復雜的網(wǎng)絡模型與業(yè)務需求進行通俗講解，最接地氣的方式

2.基于真實數(shù)據(jù)集進行項目實戰(zhàn)，從零開始，不放過一行代碼

3.當下AI最火爆框架，零基礎入門輕松，進階必備

4.系列課程持續(xù)更新，永久有效。提供所有課程涉及內(nèi)容
第1章課程簡介
1-1Keras項目實戰(zhàn)課程概述
1-2簡介與安裝
第2章搭建神經(jīng)網(wǎng)絡-應用于自己的數(shù)據(jù)集
2-1訓練自己的數(shù)據(jù)集整體流程
2-2數(shù)據(jù)加載與預處理
2-3搭建網(wǎng)絡模型
2-4學習率對結果的影響
2-5Drop-out操作
2-6權重初始化方法對比
2-7初始化標準差對結果的影響
2-8正則化對結果的影響
2-9加載模型進行測試
第3章再戰(zhàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
3-1卷積層構造
3-2整體流程
3-3BatchNormalization效果
3-4參數(shù)對比
3-5網(wǎng)絡測試效果
第4章LSTM時間序列預測任務
4-1時間序列模型
4-2網(wǎng)絡結構與參數(shù)定義
4-3構建LSTM模型
4-4訓練模型與效果展示
4-5多序列預測結果
4-6股票數(shù)據(jù)預
4-7數(shù)據(jù)預處理
4-8預測結果展示
第5章文本分類實戰(zhàn)
5-1文本數(shù)據(jù)讀取預處理
5-2基本模型
5-33-Embeeding-layer效果
5-4準備詞向量數(shù)據(jù)
5-5詞嵌入訓練結果
5-6加入LSTM層效果
5-7加入卷積層效果
5-8參數(shù)調(diào)優(yōu)
第6章多標簽與多輸出
6-1多標簽解決方案
6-2多標簽網(wǎng)絡訓練與測試
6-3多輸出網(wǎng)絡解決方案
6-4多輸出網(wǎng)絡訓練與測試
第7章數(shù)據(jù)增強
7-1DIY你的數(shù)據(jù)集
7-2數(shù)據(jù)增強概述
7-3圖像數(shù)據(jù)變換
7-4數(shù)據(jù)增強效果
第8章對抗生成網(wǎng)絡
8-1對抗生成網(wǎng)絡通俗解釋
8-2GAN網(wǎng)絡組成
8-3判別網(wǎng)絡設計
8-4生成網(wǎng)絡定義
8-5標簽制作
8-6訓練與測試網(wǎng)絡模型
8-7DCGAN網(wǎng)絡
第9章遷移學習
9-1遷移學習的目標
9-2遷移學習策略
9-3Resnet原理
9-4Resnet網(wǎng)絡細節(jié)
9-5Resnet基本處理操作
9-6shortcut模塊
9-7加載訓練好的權重
9-8遷移學習效果對比
第10章地址郵編多序列任務
10-1數(shù)據(jù)與目標
10-2字符表制作
10-3數(shù)據(jù)讀取
10-4數(shù)據(jù)增強
10-5網(wǎng)絡模型
10-6測試效果
第11章seq2seq網(wǎng)絡實戰(zhàn)
11-1網(wǎng)絡模型解讀
11-2數(shù)據(jù)介紹與讀取
11-3配置文件制作
11-4編碼器模型
11-5解碼器模型
11-6制作訓練batch數(shù)據(jù)
11-7測試數(shù)據(jù)準備
11-8完成測試模塊
第12章實戰(zhàn)模板總結
12-1模板目錄結構
12-2模型與訓練結構
12-3評論數(shù)據(jù)集與任務目標
12-4數(shù)據(jù)準備
12-5模型整體架構
12-6準備模型
12-7訓練網(wǎng)絡