深层学习:皮顿的革命神经网络 Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python

是否想知道像 OpenAI ChattgPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney, 和稳定传播这样的人工智能技术是如何真正发挥作用的? 在这个过程中,你会学到这些突破性应用的基础。
学习最强大的深造架构之一!
利用革命神经网络(CNN)在诸如物体探测、图像分割和产生人与物的摄影现实形象等计算机视觉任务中取得最新的最新成果。
并教你们如何深入学习, 甚至自然语言处理。
并建设像VGG本身这样的现代架构。
本课程将教授您:机器学习和神经元的基本原理(只是审查才能让你暖和起来! ) 用于分类和回归的神经网络(只是评估才能使你暖和! )。 如何模拟图像
如何用Tensorflow 2 建立CNN CNN,如何在Tensortfol 2 中使用批量正常化和辍学正规化
Tensorflow 2 分类中的Tensorprogation2 ,如何为您自己的自定义图像数据集进行数据预处理? 如何使用Tensosorflocation 2 的嵌入式来为 NLP 构建一个文本分类CNN(例如:垃圾邮件检测)
课程所需的所有材料都可以下载和安装,供欧洲应急教育组织使用。
大部分工作将在纽菲、马普洛特利布和天索流进行。 我随时可以回答你的问题,帮助你完成数据科学旅程。
课程的重点是 ” 如何构建和理解 ” ,而不仅仅是 ” 使用 ” 。
并不是“记住事实”, 而是通过实验来“为自己看”。它会教你如何想象模型内部发生的事情。
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建议的前提条件:矩阵添加和乘法基本概率(有条件和联合分布)
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详细解释代码行的代码线, 如果你不同意的话随时给我发邮件… …不要像其他课程一样在键盘上浪费时间“打字”—— 让我们诚实地说,没有人能真正写出值得学习的代码 在20分钟内
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