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2020-05-14 03:13 - 2020-06-20 03:13
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清华编程高手尹成带你基于keras+tensorflow实战深度学习人工智能

人气 2146 已有 677 人学习 分享海报

机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。

200C币 ¥799.00

课程目标


1.学会语音识

2.图像识别

3.人脸识别

4.聊天机器人

5写诗机器人

6.今日头条智能推荐




适用人群

适合零基础与有工作经验的人士。




课程简介

实际应用
机器视觉,指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,自动规划,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,智能控制,机器人学,语言和图像理解,遗传编程等。
学科范畴
人工智能是一门边缘学科,属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科
哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论
研究范畴
自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法
意识和人工智能

人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。






本课程实现下列案例----严重鄙视那些拿python的渣渣培训机构忽悠人工智能
糖尿病模型建立识别
水仙花分类
回归预测波士顿房价
IMDB情感分析数据介绍
手写识别
人脸识别
图像识别
猫狗识别
语音识别
聊天机器人智能客服
图像风格转换
文本生成与作诗机器人
机器翻译
电影推荐系统
LSTM实现预测PM2.5
今日头条文本分类
数据评论情感分析
RNN预测比特币
RNN预测股票
对抗网络图像生成
  •    试看 1深度学习介绍 (05:33)
  •    试看 2机器学习回顾 (19:52)
  •    试看 3深度学习实践 (00:00)
  •    4深度学习理论 (00:00)
  •    5深度学习与keras (00:00)
  •    6神经网络理论 (00:00)
  •    7神经网络理论 (00:00)
  •    8keras训练逻辑异或 (00:00)
  •    9keras一元线性回归 (00:00)
  •    10keras分类 (00:00)
  •    11keras高级分类 (00:00)
  •    12keras手写识别第一步预览数据 (00:00)
  •    13keras手写识别第二部实现训练 (00:00)
  •    14keras手写识别第三步测试与模型保存 (00:00)
  •    15keras手写识别第四部实现模型独立识别 (00:00)
  •    16keras作业 (00:00)
  •    17keras回顾 (00:00)
  •    18keras糖尿病模型建立识别 (00:00)
  •    19keras模型评估 (00:00)
  •    20keras模型参数调优 (00:00)
  •    21keras模型参数调优 (00:00)
  •    22keras模型评估水仙花分类 (00:00)
  •    23keras模型评估参数调优回归波士顿房价 (00:00)
  •    24keras特征数值化参数调优银行客户分类 (00:00)
  •    25keras银行客户分类执行模型 (00:00)
  •    26深度学习理论概览 (00:00)
  •    27keras模型序列化为json (00:00)
  •    28keras模型序列化为yaml (00:00)
  •    29keras模型增量更新 (00:00)
  •    30keras训练过程可视化 (00:00)
  •    31keras训练模型检查点 (00:00)
  •    32Dropout用于keras训练 (00:00)
  •    33kerasSGD学习率线性下降 (00:00)
  •    34kerasSGD学习率指数下降 (00:00)
  •    35MLP多层感知机应用手写识别 (00:00)
  •    36CNN 单层卷积神经网络应用手写识别 (00:00)
  •    37CNN 多层卷积神经网络应用手写识别 (00:00)
  •    38预览图像识别数据cafar10 (00:00)
  •    39卷积神经网络实现识别 (00:00)
  •    40作业 (00:00)
  •    41cifar10图像识别验证 (00:00)
  •    42cifarCNN大型卷积神经网络 (00:00)
  •    43.图像识别CNN选型 (00:00)
  •    44IMDB情感分析数据介绍 (00:00)
  •    45IMDB-多层感知机实现情感分析 (00:00)
  •    46IMDB-卷积神经网络实现情感分析 (00:00)
  •    47MLP多层感知机实现时间线预测 (00:00)
  •    48MLP多层感知机滑动窗口实现时间线预测 (00:00)
  •    49比特币数据与循环神经网络与LSTM长短期记忆概念 (00:00)
  •    50比特币数据预览与绘图 (00:00)
  •    51比特币数据切割 (00:00)
  •    52比特币的RNN-LSTM模型构建 (00:00)
  •    53RNNLSTM预测比特币 (00:00)
  •    54作业说明 (00:00)
  •    55堆叠StackLSTM神经网络 (00:00)
  •    56CNN-LENET5实战 (00:00)
  •    57CNN-LENET5数据优化数据增强权重衰减优化实现提升识别率 (00:00)
  •    58CNN卷积神经网络嵌套 (00:00)
  •    59CNN卷积神经网络潜逃BatchNormalization (00:00)
  •    60实现PM2.5数据预览 (00:00)
  •    61ResNetCNN卷积神经网络特点处理更多图片 (00:00)
  •    62Wide_ResNet_CNN卷积神经网络特点识别更多类型 (00:00)
  •    63ResNeXt卷积神经网络提升ResNet (00:00)
  •    64DenseNet卷积神经网络适用于一张图片多类型识别 (00:00)
  •    65SEnet卷积神经网络-图片识别2017冠军网络 (00:00)
  •    66AlexNet与googlenet卷积神经网络 (00:00)
  •    67kaggle数据介绍 (00:00)
  •    68猫狗识别数据预处理 (00:00)
  •    69CNN绘制神经网络结构 (00:00)
  •    70作业 (00:00)
  •    71猫狗大战数据预处理 (00:00)
  •    72数据预处理与图像数据增强 (00:00)
  •    73CNN训练猫狗识别模型 (00:00)
  •    74.数据增强以后训练猫狗识别模型 (00:00)
  •    75.CNN现有模型训练与层次冻结参数微调 (00:00)
  •    76.可视化CNN卷积神经网络的每一层 (00:00)
  •    77.高级神经网络可视化作业 (00:00)
  •    78.IMDB数据情感分析LSTM与CNNLSTM (00:00)
  •    79.今日头条文章分类数据查看与分词 (00:00)
  •    80.今日头条文章分类数据预处理 (00:00)
  •    81今日头条文章分类训练数据构造 (00:00)
  •    82今日头条文章训练模型并识别 (00:00)
  •    83头条新闻智能推荐的数据分类 (00:00)
  •    84数据预览 (00:00)
  •    85.实现机器翻译的第一步数据预处理向量化 (00:00)
  •    86.实现机器翻译的第二步模型构建预测 (00:00)
  •    87机器翻译训练识别过程 (00:00)
  •    88实现PM2.5数据预览 (00:00)
  •    89LSTM实现预测PM2.5 (00:00)
  •    90文本生成数据预处理 (00:00)
  •    91电影推荐系统初步实现 (00:00)
  •    91改进电影智能推荐系统 (00:00)
  •    93语音识别数据预处理 (00:00)
  •    94语音识别数据集预处理 (00:00)
  •    95轻量级语音识别模型构建 (00:00)
  •    96.轻量级语音识别测试 (00:00)
  •    97重量级语音识别 (00:00)
  •    98解决语音识别模型问题 (00:00)
  •    99解决NLTK与wordclound升级 (00:00)
  •    100深度学习预览 (00:00)
  •    101文本向量化 (00:00)
  •    102字符向量化 (00:00)
  •    103imdb向量化 (00:00)
  •    104.imdb数据还原 (00:00)
  •    105英文文本生成-数据预处理 (00:00)
  •    106LSTM实现英文文本生成 (00:00)
  •    107中文文本生成-数据预处理 (00:00)
  •    108.keras-sample加法RNN循环神经网络 (00:00)
  •    109中文文本生成 (00:00)
  •    110keras案例分析 (00:00)
  •    111数据预览 (00:00)
  •    112写诗机器人的数据预处理 (00:00)
  •    113写诗机器人的面向对象描述 (00:00)
  •    116图像风格模型下载 (00:00)
  •    114写诗机器人的面向对象实现 (00:00)
  •    115写诗机器人测试 (00:00)
  •    117图像风格预处理 (00:00)
  •    118.图像处理过程 (00:00)
  •    119模型处理图像 (00:00)
  •    120.人脸识别数据预览 (00:00)
  •    121实现人脸识别数据集切割 (00:00)
  •    122卷积神经网络训练人脸识别模型 (00:00)
  •    123人脸识别测试 (00:00)
  •    124聊天机器人智能客服实现-数据预览 (00:00)
  •    125聊天机器人智能客服-数据向量化 (00:00)
  •    126聊天机器人智能客服-训练模型 (00:00)
  •    127智能客服聊天机器人-测试聊天 (00:00)
  •    128股价预测模型-数据处理 (00:00)
  •    129股价预测模型-实现 (00:00)
  •    130股价预测模型-实现 (00:00)
  •    131作业 (00:00)
  •    132基于opencv实现人脸检测 (00:00)
  •    133图像风格转换 (00:00)
  •    134图像风格转换的第一步数据预处理 (00:00)
  •    135图像风格转换-第二部损失设定 (00:00)
  •    136图像风格转换 (00:00)
  •    137编码器 (00:00)
  •    138cifar10对抗网络-生成器实现 (00:00)
  •    139cifar10对抗网络-判别器实现 (00:00)
  •    140cifar10对抗网络-对抗神经网络实现 (00:00)
  •    141cifar10对抗网络实现 (00:00)
  •    142.keras基本函数绘图回顾 (00:00)
  •    143keras自注意力神经网络适用于短文本分类 (00:00)
  •    144LSTM的替代品GRU实现新闻分类 (00:00)
  •    145自动编码器概念 (00:00)
  •    146手写数字编码器 (00:00)
  •    147手写数字自动编码器多层编码器卷积编码器 (00:00)
  •    148作业 (00:00)
  •    149作业呼吸癌症预测 (00:00)
  •    150.作业预测PM2.5改用GRU (00:00)
  •    151.作业宇航喷气发动机预测 (00:00)
  •    152.作业中文情感分析 (00:00)
  •    153作业今日头条数据分类 (00:00)
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  • 课程评价
    尹成
    尹成
    人气 38656 粉丝 321064
    • 评价数

      0
    • 课程数

      9
    • 学习人数

      4387
    毕业于清华大学,曾担任Google算法工程师,微软区块链领域全球最具价值专家,微软Tech Ed 大会金牌讲师。 精通C/ C++,Python ,Go语言,Sicikit-Learn与TensorFlow拥有15年编程经验与5年的教学经验,资深软件架构师,Intel软件技术专家 ,具备多年世界顶尖IT公司工作经验。

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