深度学习从零到英雄 – Python 实践
使用 Python 从头开始学习深度学习
讲师：EDUCBA Bridging the Gap
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你将学到什么
- 如何构建人工神经网络
- 前馈和卷积网络的架构
- 梯度下降的演算和代码
- 从头开始学习 Python（无需具备编码经验）
要求
- 基本机器学习概念和 Python。
描述
深度学习是机器学习的一个新部分，其引入的目的是使机器学习更接近人工智能。机器学习是一门科学学科，探索可从数据中学习的算法的构建和研究。此类算法的运行方式是根据示例输入构建模型并使用该模型进行预测或决策，而不是遵循严格的静态程序指令。机器学习与计算统计学密切相关且经常重叠；一门也专门研究预测的学科。通过这次培训，我们将学习深度学习的概念并将其应用于现场项目。
该课程包括以下内容；
•结构化/表格数据的预测
•推荐
•图像分类
•图像分割
•物体检测
•风格转移
•超分辨率
•情感分析
•文本生成
•时间序列（序列）预测
•机器翻译
•语音识别
•问答
•文本相似度
•图像字幕
•图像生成
•图像到图像翻译
我们将学习以下内容：
- 深度学习的理论和数学
- 如何构建人工神经网络
- 前馈和卷积网络的架构
- 在 PyTorch 中构建模型
- 梯度下降的演算和代码
- 微调深度网络模型
- 从头开始学习 Python（无需具备编码经验）
- 自动编码器如何以及为何工作
- 如何使用迁移学习
- 使用正则化提高模型性能
本课程适合谁：
- 有抱负的数据科学家和人工智能/机器学习/深度学习工程师
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