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网易云课堂 Keras深度学习入门与实战

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54cxylm 发表于 2022-8-20 16:11:53 | 显示全部楼层 |阅读模式

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网易云课堂 Keras深度学习入门与实战

知识精讲 课程种类
10 课时
中级难度
日月 课程讲师

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课程简介

课程目录

希望学习keras框架的同学、
希望学习深度学习的同学、
希望学习机器学习的同学
本课程介绍深度学习和神经网络的概念，并使用keras框架带领同学们构建各种各样的机器学习网络和深度学习网络，非常适合入门学习

免费试看:https://www.aliyundrive.com/s/MvYaCd1WnJ5 提取码: go53

├──章节1 课程简介与开发环境搭建
| ├──1.1 Keras深度学习框架简介.mp4 15.59M
| ├──1.2 开发环境搭建与keras库的CPU版本安装.mp4 34.68M
| └──1.3 Keras库的GPU版本安装.mp4 12.41M
├──章节10 函数式API
| ├──10.1 函数式API简介.mp4 27.88M
| ├──10.2 多输出模型——数据准备（一）.mp4 32.46M
| ├──10.3 多输出模型——数据准备（二）.mp4 32.20M
| ├──10.4 创建多输出模型.mp4 28.17M
| ├──10.5 多输出模型的配置与训练.mp4 23.65M
| └──10.6 模型评价与使用模型进行预测.mp4 60.25M
├──章节2 机器学习基础
| ├──2.1 机器学习基础与线性回归.mp4 24.16M
| ├──2.2 keras实现单变量线性回归.mp4 97.60M
| ├──2.3 keras实现多变量线性回归.mp4 31.13M
| ├──2.4 逻辑回归、softmax分类与交叉熵.mp4 19.30M
| ├──2.5 Keras逻辑回归实例：泰坦尼克数据集数据预处理.mp4 36.96M
| ├──2.6 Keras实现逻辑回归.mp4 38.80M
| ├──2.7 softmax多分类实例（一）.mp4 39.87M
| └──2.8 softmax多分类实例（二）.mp4 62.15M
├──章节3 多层感知器与神经网络
| ├──3.1 多层感知器原理与梯度下降算法.mp4 112.18M
| ├──3.2 激活函数和常见的优化算法.mp4 79.47M
| ├──3.3 多层感知器代码实现.mp4 104.19M
| ├──3.4 信用卡欺诈预测实例.mp4 184.90M
| ├──3.5 过拟合与神经网络的客观评价.mp4 192.54M
| ├──3.6 Dropout抑制过拟合.mp4 109.24M
| ├──3.7 使用正则抑制过拟合.mp4 121.15M
| └──3.8 网络参数选择的原则.mp4 101.71M
├──章节4 Keras基础实例
| ├──4.1 keras基础实例-手写数字识别.mp4 95.24M
| ├──4.2 手写数字识别-模型的优化.mp4 104.18M
| ├──4.3 模型的再优化与抑制过拟合.mp4 77.60M
| ├──4.4 电影评论数据集及文本表示.mp4 67.27M
| ├──4.5 文本向量化-k-hot编码.mp4 114.68M
| ├──4.6 keras序列预测 - 电影评论预测代码实现.mp4 130.07M
| └──4.7 keras神经网络基础总结.mp4 61.72M
├──章节5 计算机视觉 - 卷积神经网络
| ├──5.1 卷积神经网络简介.mp4 40.48M
| ├──5.10 猫狗数据分类实例-模型的搭建与训练.mp4 27.11M
| ├──5.11 猫狗数据集的训练.mp4 28.77M
| ├──5.2 卷积层和池化层.mp4 70.83M
| ├──5.3 卷积神经网络整体架构.mp4 20.14M
| ├──5.4 keras卷积神经网络实例-输入数据形状.mp4 26.67M
| ├──5.5 keras卷积神经网络实例-搭建模型整体架构.mp4 29.91M
| ├──5.6 keras卷积神经网络实例-训练和优化.mp4 20.99M
| ├──5.7 Keras卷积神经网络练习-cifar10数据集.mp4 20.19M
| ├──5.8 猫狗数据分类实例-图片读取和预处理（一）.mp4 47.39M
| └──5.9 猫狗数据分类实例-图片读取和预处理（二）.mp4 24.22M
├──章节6 卷积神经网络高级应用
| ├──6.1 图片数据增强.mp4 116.49M
| ├──6.10 使用预训练网络模型——微调.mp4 115.78M
| ├──6.11 常见的预训练网络模型.mp4 154.83M
| ├──6.12 课程回顾-输出层总结.mp4 104.30M
| ├──6.13 批标准化.mp4 53.77M
| ├──6.14 超参数选择原则.mp4 41.93M
| ├──6.15 图像识别练习.mp4 56.43M
| ├──6.16 使用回调函数在训练过程中保存模型.mp4 109.12M
| ├──6.2 模型保存-加载和保存整个模型.mp4 67.07M
| ├──6.3 模型保存-加载和保存模型结构.mp4 99.70M
| ├──6.4 模型保存-加载和保存模型权重.mp4 119.61M
| ├──6.5 预训练网络（迁移学习）基础概念.mp4 64.43M
| ├──6.6 使用VGG预训练网络的代码实现.mp4 158.06M
| ├──6.7 预训练权重及课程资料分享.mp4 58.27M
| ├──6.8 课程回顾-前向传播与反向传播.mp4 86.61M
| └──6.9 使用预训练网络（2）.mp4 133.20M
├──章节7 文本和序列处理
| ├──7.1 文本词嵌入（embedding）简介.mp4 31.71M
| ├──7.2 keras实现词嵌入表示.mp4 48.53M
| ├──7.3 RNN循环神经网络简介.mp4 25.38M
| ├──7.4 LSTM实现电影评论预测.mp4 20.47M
| ├──7.5 RNN文本实例-航空公司评论数据预处理.mp4 41.23M
| ├──7.6 RNN文本实例-航空公司评论数据预处理（二）.mp4 30.82M
| └──7.7 RNN文本实例-航空公司评论预测模型的设计与训练.mp4 77.86M
├──章节8 RNN序列预测实例（RNN优化方法）
| ├──8.1 RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(一).mp4 34.08M
| ├──8.2 RNN序列预测实例-空气污染预测-数据预处理(二).mp4 23.12M
| ├──8.3 RNN序列预测实例-空气污染预测-训练数据采样(一).mp4 95.48M
| ├──8.4 RNN序列预测实例-空气污染预测-训练数据采样(二).mp4 24.35M
| ├──8.5 RNN序列预测实例-空气污染预测-基础模型.mp4 33.33M
| ├──8.6 RNN序列预测实例-空气污染预测-LSTM模型.mp4 33.16M
| ├──8.7 LSTM模型优化-多层LSTM和训练速度衰减.mp4 38.52M
| ├──8.8 RNN优化方法-循环dropout.mp4 22.82M
| └──8.9 RNN的优化方法-双向RNN.mp4 15.61M
└──章节9 一维卷积处理序列问题
| ├──9.1 一维卷积神经网络简介.mp4 42.11M
| ├──9.10 电影评论情绪分类实例-keras文本预处理.mp4 63.61M
| ├──9.11 电影评论情绪分类实例-模型可视化.mp4 109.05M
| ├──9.12 电影评论情绪分类实例-模型训练与回调函数.mp4 138.30M
| ├──9.2 一维卷积实例-航空公司评论情绪分类.mp4 95.01M
| ├──9.3 一维卷积优化实例-叶子分类预测-数据准备.mp4 253.42M
| ├──9.4 一维卷积优化实例-叶子分类预测-数据预处理.mp4 135.31M
| ├──9.5 一维卷积优化实例-叶子分类预测-基础模型.mp4 77.77M
| ├──9.6 叶子分类预测-模型优化（一）.mp4 107.00M
| ├──9.7 叶子分类预测-模型优化（二）.mp4 216.94M
| ├──9.8 电影评论情绪分类实例-数据准备.mp4 181.64M
| └──9.9 电影评论情绪分类实例-文本清理.mp4 113.60M

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小珍248 发表于 2022-8-20 16:12:08 | 显示全部楼层

very good

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便宜老鼠药沼 发表于 2022-8-27 10:18:41 来自手机 | 显示全部楼层

支持支持再支持

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123457064 发表于 2022-10-6 01:38:35 | 显示全部楼层

在撸一遍。。。

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韶景于璃 发表于 2022-10-17 23:04:59 | 显示全部楼层

我只是路过，不发表意见

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123457148 发表于 2022-10-22 11:18:54 | 显示全部楼层

珍爱生命，果断回帖。

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oasou 发表于 2022-10-23 02:21:46 | 显示全部楼层

在撸一遍。。。

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随心所欲480 发表于 2022-11-26 19:36:19 | 显示全部楼层

高手云集果断围观

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梨波儿 发表于 2022-11-28 14:42:29 | 显示全部楼层

我也来顶一下..

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旭日非常 发表于 2022-12-1 11:53:39 | 显示全部楼层

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