【Udemy中英字幕】2024 Deep Learning for Beginners with Python

2024 年 Python 初学者深度学习

神经网络、TensorFlow、ANN、CNN、RNN、LSTM、迁移学习等等

讲师：Laxmi Kant | KGP Talkie

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你将学到什么

• Python 编程语言基础知识
• 深度学习和神经网络的基本概念
• 如何使用 Python 从头开始​​构建神经网络
• 使用 TensorFlow 2.0 进行深度学习的高级技术
• 用于图像分类和目标检测的卷积神经网络 (CNN)
• 用于时序数据（例如时间序列和自然语言处理）的循环神经网络 (RNN)
• 用于生成新数据样本的生成对抗网络（GAN）
• 深度学习中的迁移学习
• 强化学习及其在人工智能中的应用
• 深度学习模型的部署选项
• 深度学习在人工智能中的应用，例如计算机视觉、自然语言处理和语音识别
• 深度学习和人工智能的当前和未来趋势，以及道德和社会影响。

要求

• 对编程概念和数学的基本了解
• 笔记本电脑或具有互联网连接的计算机
• 愿意学习和探索令人兴奋的深度学习和人工智能领域

描述

这门综合课程涵盖了使用 Python 进行深度学习和人工智能的最新进展。本课程专为初学者和高级学生设计，教您构建和部署深度学习模型所需的基本概念和实践技能。

模块 1：Python 和深度学习简介

• Python 编程语言概述
• 深度学习和神经网络简介

第 2 单元：神经网络基础知识

• 了解激活函数、损失函数和优化技术
• 监督学习和无监督学习概述

第 3 单元：从头开始构建神经网络

• 使用 Python 从头开始​​构建简单神经网络的动手编码练习

模块 4：用于深度学习的 TensorFlow 2.0

• TensorFlow 2.0 及其深度学习功能概述
• 使用 TensorFlow 实施深度学习模型的动手编码练习

模块 5：高级神经网络架构

• 研究不同的神经网络架构，例如前馈网络、循环网络和卷积网络
• 实践编码练习以实现高级神经网络模型

模块 6：卷积神经网络 (CNN)

• 卷积神经网络及其应用概述
• 实践编码练习，实现用于图像分类和目标检测任务的 CNN

模块 7：循环神经网络 (RNN)

• 循环神经网络及其应用概述
• 为时序数据（例如时间序列和自然语言处理）实现 RNN 的动手编码练习

完成本课程后，您将对深度学习及其在人工智能中的应用有深入的了解，并能够使用 Python 和 TensorFlow 2.0 构建和部署深度学习模型。对于任何想要从事人工智能职业或只是想扩展他们在这个令人兴奋的领域的知识的人来说，本课程将是一笔宝贵的财富。

本课程适合谁：

• 希望扩展机器学习知识和技能的数据科学家、分析师和工程师。
• 想要学习如何在生产环境中构建和部署机器学习模型的开发人员和程序员。
• 想要了解机器学习最新发展和应用的研究人员和学者。
• 想要学习如何应用机器学习来解决组织中的现实问题的商业专业人士和管理人员。
• 希望在机器学习方面打下坚实基础并从事数据科学或人工智能职业的学生和应届毕业生。
• 任何对机器学习感到好奇并希望了解其应用及其在行业中如何使用的更多人。