<img class="aligncenter" src="/wp-content/uploads/2024/03/6985293192168780220.jpg" alt="人工智能-Keras-项目实战” width=”600″ height=”198″ srcset=”https://www.vipc6.com/i/eedb991b2b4acb8-38-600×198.jpg 600w, https://www.vipc6.com/i/eedb991b2b4acb8-38-768×254.jpg 768w, https://www.vipc6.com/i/eedb991b2b4acb8-38.jpg 1262w” sizes=”(max-width: 600px) 100vw, 600px”>
本套课程来自：课程官方售价298元，由机器学习与计算机视觉领域专家唐宇迪博士主讲，本课程目前共77节，含课件代码与资料。本课程适合人工智能方向的同学们，准备从事数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等领域。文章底部附下载地址。
课程介绍：
Keras项目实战课程从实战的角度出发，基于真实数据集与实际业务需求，从零开始讲解如何进行数据处理，模型训练与调优，zui后进行测试与结果展示分析。全程实战操作，以zui接地气的方式详解每一步流程与解决方案。课程结合当下深度学习热门领域，以计算机视觉与自然语言处理为核心讲解各大网络的应用于实战方法，适合快速入门与进阶提升。
人工智能-Keras-项目实战
课程特点：
1、通俗易懂，快速入门：对复杂的网络模型与业务需求进行通俗讲解，zui接地气的方式；
2、全程实战，干净利落：基于真实数据集进行项目实战，从零开始，不放过一行代码；
3、热门框架，轻松上手：当下AIzui火爆框架，零基础入门轻松，进阶必备。
人工智能-Keras-项目实战
课程文件目录：V-3127：人工智能 keras项目实战 [6.3G]
1 Keras项目实战课程概述.mp4 [20.55M]
2 简介与安装.mp4 [32.37M]
3 训练自己的数据集整.mp4 [90.58M]
4 数据加载与预处理.mp4 [66.25M]
5 搭建网络模型.mp4 [86.31M]
6 学习率对结果的影响.ts [51.19M]
7 Drop-out操作.ts [17.71M]
8 权重初始化方法对比.ts [21.80M]
9 初始化标准差对结果的影响.ts [7.75M]
10 正则化对结果的影响.ts [100.40M]
11 加载模型进行测试.ts [22.21M]
12 卷积层构造.ts [41.96M]
13 整体流程.ts [20.56M]
14 BatchNormalization效果.ts [23.61M]
15 参数对比.ts [74.45M]
16 网络测试效果.mp4 [44.10M]
17 时间序列模型.ts [22.35M]
18 网络结构与参数定义.ts [13.66M]
19 构建LSTM模型.ts [13.33M]
20 训练模型与效果展示.ts [37.42M]
21 多序列预测结果.ts [22.57M]
22 股票数据预测.ts [25.62M]
23 数据预处理.ts [15.50M]
24 预测结果展示.ts [23.44M]
25 文本数据读取预处理.ts [30.94M]
26 基本模型.ts [30.87M]
27 Embeeding-layer效果.ts [19.17M]
28 准备词向量数据.ts [15.50M]
29 词嵌入训练结果.ts [14.30M]
30 加入LSTM层效果.ts [18.50M]
31 加入卷积层效果.ts [6.50M]
32 参数调优.ts [22.59M]
33 多标签解决方案.ts [22.85M]
34 多标签网络训练与测试.ts [27.94M]
35 多输出网络解决方案.ts [21.39M]
36 多输出网络训练与测试.ts [30.14M]
37 DIY你的数据集.ts [34.80M]
38 数据增强概述.ts [53.30M]
39 图像数据变换.ts [37.92M]
40 数据增强效果.ts [40.90M]
41 对抗生成网络通俗解释.mp4 [52.32M]
42 GAN网络组成.ts [7.80M]
43 判别网络设计.ts [63.89M]
44 生成网络定义.ts [30.98M]
45 标签制作.ts [21.24M]
46 训练与测试网络模型.ts [22.46M]
47 DCGAN网络.ts [28.79M]
48 迁移学习的目标.mp4 [10.65M]
49 迁移学习策略.ts [14.08M]
50 Resnet原理.ts [111.86M]
51 Resnet网络细节.ts [35.51M]
52 Resnet基本处理操作.ts [12.77M]
53 shortcut模块.ts [36.84M]
54 加载训练好的权重.ts [14.77M]
55 迁移学习效果对比.ts [19.51M]
56 数据与目标.ts [11.42M]
57 字符表制作.ts [23.85M]
58 数据读取.ts [10.16M]
59 数据增强.ts [37.87M]
60 网络模型.ts [21.18M]
61 测试效果.ts [37.72M]
62 网络模型解读.ts [16.27M]
63 数据介绍与读取.ts [15.30M]
64 配置文件制作.ts [11.51M]
65 编码器模型.ts [12.55M]
66 解码器模型.ts [8.37M]
67 制作训练batch数据.ts [55.58M]
68 测试数据准备.ts [33.24M]
69 完成测试模块.ts [27.17M]
70 模板目录结构.mp4 [35.38M]
71 模型与训练结构.ts [12.28M]
72 评论数据集与任务目标.ts [6.94M]
73 数据准备.ts [19.72M]
74 模型整体架构.ts [14.90M]
75 准备模型.ts [21.81M]
76 训练网络.ts [10.25M]
77 多标签训练.ts [22.84M]
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