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机器学习
进阶
精选
深度学习入门
神经网络基础、CNN、RNN等经典模型详解与实现
4.8
评分
1,230 名学员
16小时
32 课时
深度学习
神经网络
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学习进度
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已完成课时
32
待学习
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学习目标
1
理解深度学习的基本原理
2
掌握主流深度学习框架的使用
3
能够实现CNN、RNN等经典模型
4
具备解决实际问题的能力
课程大纲
共 32 课时,预计学习时长 16小时
第1课:深度学习概述
时长 30分钟
学习
第2课:神经网络基础
时长 40分钟
学习
第3课:反向传播算法
时长 45分钟
学习
第4课:激活函数
时长 25分钟
学习
第5课:损失函数
时长 30分钟
学习
第6课:优化算法
时长 40分钟
学习
第7课:正则化技术
时长 35分钟
学习
第8课:PyTorch入门
时长 40分钟
学习
第9课:CNN原理
时长 45分钟
学习
第10课:经典CNN架构
时长 50分钟
学习
第11课:图像分类实战
时长 60分钟
学习
第12课:目标检测入门
时长 45分钟
学习
第13课:RNN原理
时长 40分钟
学习
第14课:LSTM与GRU
时长 45分钟
学习
第15课:文本分类实战
时长 50分钟
学习
第16课:序列到序列模型
时长 45分钟
学习
第17课:注意力机制
时长 40分钟
学习
第18课:Transformer入门
时长 50分钟
学习
第19课:预训练模型概述
时长 35分钟
学习
第20课:迁移学习
时长 40分钟
学习
第21课:数据增强
时长 30分钟
学习
第22课:模型调优技巧
时长 35分钟
学习
第23课:模型部署基础
时长 30分钟
学习
第24课:项目:图像识别
时长 60分钟
学习
第25课:项目:文本生成
时长 55分钟
学习
第26课:项目:情感分析
时长 50分钟
学习
第27课:深度学习前沿
时长 35分钟
学习
第28课:GAN入门
时长 40分钟
学习
第29课:强化学习基础
时长 35分钟
学习
第30课:课程总结
时长 25分钟
学习
第31课:项目答辩
时长 60分钟
学习
第32课:期末考核
时长 90分钟
学习
课程讲师
周
周涛教授
电子科技大学大数据研究中心主任
深度学习领域专家,发表论文100余篇,h-index 60+,入选全球高被引科学家。