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博学谷:Python+人工智能在线就业班,深度学习与神经网络培训课程下载 价值14980元

Python+人工智能在线就业班
本套课程来自博学谷:Python+人工智能在线就业班,课程官方售价14980元,本套为2018年9月份培训课程,共包含10章节完整无加密版培训视频,共计9.4G,是零基础入门AI人工智能领域不错的课程。文章底部附下载地址,如链接失效,可评论告知。

课程介绍:

深度学习介绍

深度学习与神经网络,本套课程你将会学习到:
1、知道深度学习与机器学习的区别。
2、了解神经网络的结构组成。
3、知道深度学习效果特点。
4、知道逻辑回归的算法计算输出、损失函数。
5、知道导数的计算图。
6、知道逻辑回归的梯度下降算法。
7、知道多样本的向量计算。
8、应用完成向量化运算。
9、应用完成一个单神经元神经网络的结构。
10、知道浅层神经网络的前向计算过程。
11、知道选择激活函数的原因。
12、说明浅层网络的反向传播推导过程。
13、应用完成一个浅层神经网络结构进行分类。
14、了解深层网络的前向传播与反向传播的过程。

本课程适合哪些人群?
1、在校大学生/研究生
2、新入职场的技术小白
3、零基础 想转行的非在职IT人员
4、有基础 想转行的在职IT人员
5、希望得到技能提升的IT研发人员

课程官方地址:https://www.boxuegu.com/class/detail-1355.html

课程文件目录:博学谷: 最新博穴谷XG-Python人工智能课程 价值14980元 [9.4G]

博学谷: 最新博穴谷XG-Python人工智能课程 价值14980元

1-1 深度学习基础

1-1 深度学习基础

1

01_深度学习课程介绍

02_深度学习介绍

03_深度学习介绍2

2

01_逻辑回归介绍

02_逻辑回归损失函数

03_梯度下降算法过程以及公式

04_导数意义介绍

05_a^2函数的导数介绍

06_导数计算图与链式法则

07_逻辑回归的导数计算图分析以及参数导数

08_向量化编程介绍引入

09_向量化编程的优势

10_向量化实现逻辑回归的梯度计算更新

11_正向传播与反向传播、作业介绍

12_作业讲解题1:实现sigmoid函数与梯度实

13_作业讲解题2:单神经元神经网络(logistic)分类作业流程介绍

14_作业讲解题2:参数初始化与前向传播、反向传播

15_作业讲解题2:优化迭代实现、model逻辑实现

16_总结

3

01_浅层神经网络表示

02_浅层神经网络的前向传播

03_激活函数的选择

04_浅层神经网络的反向传播

05_作业介绍

06_作业实现:初始化模型与前向传播

07_作业实现:反向传播与更新梯度

08_作业实现:网络模型逻辑实现

09_总结

4

01_深层神经网络表示

02_深层神经网络的反向传播过程

03_参数初始化与超参数介绍

1-2 深度学习优化进阶

1-2 深度学习优化进阶

1

01_深度学习紧接、多分类介绍

02_交叉熵损失原理

03_案例:Mnist手写数字数据介绍

04_案例:网络结构、流程、代码介绍

05_案例:主网络结构搭建实现

06_案例:添加准确率

07_案例:Tensorboard观察显示

08_案例:添加模型保存、预测

09_调整学习率带来的问题

2

01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法

02_Mini梯度下降与Batch梯度下降

03_指数加权平均

04_动量梯度下降原理公式理解

05_RMSProp与Adam原理与学习率递减

06_标准化输入带来的优化

07_作业介绍

08_作业讲解1

09_作业讲解2

3

01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化

02_正则化概念、L2正则化与L1正则化

03_Droupout过程与原理理解

04_其它正则化方法-早停止法与数据增强

05_正则化作业介绍

06_作业讲解1

07_作业讲解2

4

01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行

02_批标准化定义、公式、为什么有效

1-3 卷积神经网络

1

01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测

02_卷积网络结构介绍

03_默认卷积的运算过程

04_零填充

05_过滤器大小与步长

06_多通道的卷积与多卷积核

07_卷积总结

08_池化层

09_全连接层

2

01_LeNet5的计算过程详解

02_常见网络结构介绍

03_Inception(1×1卷积介绍)

04_Inception结构以及改进

05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容

3

01_作业介绍

02_作业讲解

03_迁移学习

1-4 循环神经网络

1

01_循环神经网络背景介绍

02_循环神经网络结构原理

03_词的表示与矩阵形状运算

04_交叉熵损失计算

05_时间反向传播算法

06_梯度消失、案例介绍

07_手写RNN案例:单个cell前向传播

08_手写RNN案例:所有cell的前向传播

09_手写RNN案例:单个cell的反向传播

10_手写RNN案例:所有cell的反向传播

11_案例总结

12_GRU与LSTM介绍

2

01_词嵌入介绍

02_词嵌入案例

3

01_seq2seq介绍与理解

02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析

03_Attention原理分析

04_机器翻译案例:日期格式翻译转换、代码结构介绍

05_机器翻译案例:模型参数定义

06_机器翻译案例:数据获取以及数据格式转换介绍

07_机器翻译案例:训练逻辑与网络结构介绍

08_机器翻译案例:网络输入输出逻辑介绍

09_机器翻译案例:网络输入输出逻辑编写

10_机器翻译案例:自定义网络seq2seq的编解码器定义

11_机器翻译案例:seq2seq的输出层定义

12_机器翻译案例:attention结构定义

13_机器翻译案例:model中计算attention输出c逻辑函数实现

14_机器翻译案例:训练逻辑编写

15_机器翻译案例:训练结果与问题解决

16_机器翻译案例:测试逻辑结果演示

17_集束搜索介绍

1-5 高级主题

1-5 高级主题

1

01_高级主题介绍、GAN介绍

02_GAN原理、损失和DCGAN结构

03_生成数字图片案例:结果演示流程介绍

04_生成数字图片案例:模型初始化代码编写

05_生成数字图片案例:训练流程

06_生成数字图片案例:运行保存图片并对比

2

01_自动编码器介绍

02_案例:编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑

03_案例:训练普通自编码器

04_案例:深度自编码器编写演示

05_案例:卷积自编码器编写演示

06_案例:降噪编码器介绍

07_案例:降噪编码器案例

3

01_CapsuleNet了解

02_深度学习课程总结

1-6 百度人脸识别

1

0_课程组成和目标

1_1_访问入口

1_2_机器学习平台_介绍

1_3_百度深度学习平台_介绍

1_4_百度深度学习平台_创建集群

1_5_百度人工智能平台_功能介绍

1_6_人工智能平台_服务开通

1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装

2

2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用

2_1_2人脸识别_API

2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览

2_1_4_人脸检测_获取access_token

2_1_5_人脸检测_调用API

2_1_6_人脸检测_图像坐标

2_1_7_人脸检测_边框

2_1_8_人脸检测_性别年龄总结

2_1_9_人脸检测_SDK方式

3

2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程

2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码

2_2_1_图像识别功能_应用创建

2_2_2_图像识别_物体检测API_实例

2_2_3_图像检测识别_菜品识别

2_2_4_图像检测_车辆检测

2_2_5_定制化图像识别_特点和功能

2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤

2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作

2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程

2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现

2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题

4

2_3_10_分类器代码

2_3_1_功能介绍_创建应用

2_3_2_通用文字识别_代码

2_3_3_通用文字识别_其他版本函数

2_3_4_车牌识别

2_3_5_通用票据识别

2_3_6_自定义模板_步骤

2_3_7_自定义模板_实际创建

2_3_8_自定义模板_API和代码

2_3_9_创建分类器

5

3_1_1_语音识别_介绍和API

3_1_2_语音识别案例_代码浏览

3_1_3_语音识别案例_案例

3_2_1语音合成

6

4_1_1_自然语言处理基础技术

7

5_1_0_人脸打卡案例_介绍

5_1_1_案例_前端部分介绍

5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览

5_1_3_案例_获取token

5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索

5_1_5_案例_主程序1

5_1_6_案例_主程序2

1-7 自然语言处理

1

0.NLP介紹

1.NLP的种类

2.端对端深度学习模型

3.词袋

4.Seq2Seq

5.Beam Serch Decoding

6.Attention

2

1.机器学习-NLTK_数据读取

2.机器学习-NLTK_清理数据

3.机器学习-NLTK_大小写转换

4.机器学习-NLTK_去除虚词

5.机器学习-NLTK_词根化

6.机器学习-NLTK_还原字符串

7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵

8.机器学习-NLTK_最大过滤

9.机器学习-NLTK_建立词袋模型

3

10.深度学习-Deep Learning in NLP

11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化

12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速

4

1.CNN REIVEW

2.CNN CODE

3.RNN REVIEW

4.RNN CODE

5.LSTM

6.LSTM_CODE

7.文本分类

8.文本分类的方式

9.文本分类CNN&RNN

10. 文本分类 CNN 模型使用

11. 文本分类 RNN 搭建

5

0.chatbot

01.chatbot 搭建计画

02.chatbot 环境搭建下载数据集

03.chatbot 下载数据集

04.chatbot 导入依赖包

05.ChatBot 读取数据

06.chatbot 创建对話字典

07. ChatBot 建立对话列表

08. ChatBot 问答集

09.ChatBot 数据初步清洗

10. ChatBot 清理问题集&回答集

11. ChatBot 统计字频

12. ChatBot 标记化&去除少数字

13. ChatBot 最终标记

14. ChatBot 逆向字典

15. ChatBot 添加 EOS 标签

16. ChatBot 问答数列化

17. ChatBot 长短句

18. ChatBot input&output

19. ChatBot 处理输出

20. ChatBot 建立RNN 模型

21. ChatBot 解码器训练

22. ChatBot 解码器测试

23. ChatBot 创建解码RNN

24. ChatBot Seq2Seq 模型

25. ChatBot 設置超参数

26.ChatBot 启动运算

27. ChatBot 模型 input

28. ChatBot 模型輸入序列長度

29. ChatBot 設置輸入的数据形状

30. ChatBot训练 & 测试結果

31. ChatBot 损失,优化,梯度消減

32. ChatBot 问答等长处理

33. ChatBot 问答数据批量

34. ChatBot 数据分割

35. ChatBot 训练

36. ChatBot 训练2

37. ChatBot 测试

38. ChatBot 输入修飾

39. ChatBot 开始聊天

1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理

1

01_课程要求以及目标

02_项目演示结果

03_项目结构以及课程安排

04_图像识别背景

05_目标检测的定义和技术历史

06_目标检测应用场景

07_目标检测算法原理铺垫

08_目标检测任务描述

2

01_Overfeat模型

02_RCNN:步骤流程介绍

03_RCNN:候选区域以及特征提取

04_RCNN:SVM分类器

05_RCNN:非极大抑制(NMS)

06_RCNN:候选区域修正

07_RCNN:训练过程与测试过程介绍

08_RCNN:总结、优缺点与问题自测

3

01_SPPNet:与RCNN的区别、网络流程

02_SPPNet:映射

03_SPPNet:SPP层的作用

04_SPPNet:总结、优缺点与问题自测

4

01_FastRCNN:改进之处以及网络流程

02_FastRCNN:RoI pooling结构以及SPP对比

03_FastRCNN:多任务损失

04_FastRCNN:总结与问题自测

5

01_FasterRCNN:网络结构与步骤

02_FasterRCNN:RPN网络的原理

03_FasterRCNN:总结与问题自测

6

01_YOLO:算法特点与流程介绍

02_YOLO:单元格原理过程

03_YOLO:训练过程样本标记

04_YOLO:总结

7

01_SSD:网络结构与Detected结构

02_SSD:localization与confidence

03_SSD:训练与测试流程总结

04_TensorflowSSD接口介绍

05_第一阶段算法总结

1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理

1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理

1

01_目标检测数据集介绍

02_商品数据集标记

2

01_数据集格式转换介绍

02_格式转换:代码介绍

03_格式转换:文件读取以及存储逻辑

04_格式转换:图片数据以及XML读取

05_格式转换:example封装、总结

3

01_slim库介绍

02_TFRecord读取:Dataset准备

03_TFRecord读取:provider读取

04_第二阶段总结

1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署

1

1

01_项目架构设计

02_训练与测试整体结构设计

2

01_数据接口:商品格式转换实现

02_数据接口:读取数据接口设计以及基类如何定义

03_数据接口:商品数据读取子类实现

04_数据接口:数据读取工厂逻辑实现

05_数据接口:代码运行与数据模块总结

3

01_模型接口:接口设置以及模型工厂代码

4

4

01_预处理接口:预处理需求介绍、数据增强介绍

02_预处理接口:预处理工厂代码

03_预处理接口:预处理工厂代码参数错误调整

04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结

5

01_训练:训练步骤与设备部署介绍

02_训练:model_deploy介绍

03_训练:训练运行结果显示与初始配置确定

04_训练:1设备配置代码以及全局步数定义

05_训练:2图片数据读取与处理逻辑介绍

06_训练:2数据模块与网络模型获取结果

07_训练:2网络参数修改、provider获取数据、预处理

08_训练:2NHWC和NCHW介绍

09_训练:2对anchors进行正负样本标记

10_训练:2批处理获取以及数据形状变换

11_训练:2队列设置

12_训练:3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器

13_训练:5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置

14_训练:训练流程总结

6

01_测试:测试流程介绍、代码

02_测试:图片输入、结果标记代码

7

01_web服务与模型部署流程关系介绍

02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍

8

8

01_模型导出:模型输入输出定义

02_模型导出:Savedmodel导出模型

9

01_开启模型服务

10

01_Tensorflow serving client逻辑

02_Client:用户输入图片处理

03_Client:grpc与serving apis介绍

04_Client:客户端建立连接获取结果代码

05_Client:结果解析

06_Client:结果标记返回

11

11

01_服务器部署:服务器部署的代码文件需求、服务开启

02_项目总结

下载地址:

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