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          課程概述
          課程涵蓋技能
          課程亮點
          職場助力
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          課程概述

          在這個帶有Keras和TensorFlow的Deep Learning課程認證培訓中,你將熟悉人工神經網絡、PyTorch、自動編碼器等的語言和基本概念。完成學習后,你將能夠建立Deep Learning模型,解釋結果,并建立自己的深度學習項目。

          課程涵蓋技能

          • Keras框架
          • TensorFlow框架
          • PyTorch
          • 圖像分類
          • 卷積網絡
          • 循環神經網絡

          課程亮點

          • 34小時的應用學習
          • 基于現實行業的項目
          • 靈活選擇課程
          • 行業專家提供專門的課程指導

          職場助力

          全球Deep Learning系統市場規模預計在2028年達到933.4億美元,年復合增長率穩定在39.1%。

          名稱
          年薪
          招聘單位
          數據科學家
          AI 工程師
          $83K
          最小
          $118.5K
          平均值
          $154K
          最大
          $51K
          最小
          $80.5K
          平均值
          $110K
          最大

          購課選項

          單一課程

          個人提升

          • 終身訪問自定進度在線學習課程
          • 實驗室現場技能操作演示
          • 預約頂級講師提供的在線直播培訓課程
          • 用于鞏固所學技能的現實行業項目
          • 自我評估模擬試卷
          • 24x7幫助與支持
          simplilearn官網價 查看
          課程原價 ¥ 5034.00
          立即購買
          實惠套餐

          個人提升

          • 單一課程中的所有特權
          • 購買課程組合,每門課程均享受優惠折扣

            購買2門課程包享受7.5折優惠

            購買3門課程包享受6.5折優惠

            購買4門課程包享受5.5折優惠

            購買5門及以上課程包享受4.5折優惠

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          企業培訓

          • 根據企業需求定制套餐
          • 在線自定進度學習與直播培訓課程相結合
          • 靈活的定價方案
          • 企業級學習管理系統
          • 團隊與個人學習管理界面
          • 24x7幫助與支持
          聯系我們

          預修課程

          • 編程基礎
          • 統計要點
          • 有關機器學習的概念

          課程內容

          第 1 部分 自學課程
          • 第 1 課 - 歡迎!

            歡迎!

            學習目標

          • 第 2 課 - Tensorflow 簡介

            學習目標

            TensorFlow 簡介

            TF2x 和 Eager Execution

            Tensorflow 你好世界

            使用 Tensorflow 進行線性回歸

            使用 Tensorflow 進行邏輯回歸

            深度學習簡介

            深度神經網絡

          • 第 3 課 - 卷積網絡

            學習目標

            卷積網絡介紹

            用于分類的 CNN

            CNN架構

            理解卷積

            CNN 與 MNIST 數據集

          • 第 4 課 - 循環神經網絡

            學習目標

            順序問題

            RNN 模型

            LSTM 模型

            LTSM 基礎

            將 RNN 應用于語言建模

            LSTM 語言建模

          • 第 5 課 - 受限玻爾茲曼機 (RBM)

            學習目標

            RBM 介紹

            訓練 RBM

            帶有 MNIST 的 RBM

          • 第 6 課 - 自編碼器

            學習目標

            自編碼器介紹

            自編碼器結構

            自編碼器

          • 第 7 課 - 課程總結

            課程總結

            解鎖 IBM 證書

          第 2 部分 - 使用 Keras 和 Tensor Flow 進行深度學習(現場課程)
          • 第 1 課 - 課程介紹

            介紹

          • 第 2 課 - AI 和深度學習介紹

            什么是人工智能和深度學習

            人工智能簡史

            回顧:SL、UL 和 RL

            深度學習:過去十年的成功

            演示與討論:自動駕駛汽車目標檢測

            深度學習的應用

            深度學習的挑戰

            演示與討論:使用 LSTM 進行情感分析

            一個深度學習項目的全周期

            關鍵要點

            知識檢查

          • 第 3 課 - 人工神經網絡

            生物神經元與感知器

            淺層神經網絡

            訓練感知器

            演示代碼:感知器(線性分類)(輔助)

            反向傳播

            激活函數和反向傳播的作用

            演示代碼:反向傳播(輔助)

            演示代碼:激活函數(無輔助)

            優化

            正則化

            Dropout層

            關鍵要點

            知識檢查

            課后項目(MNIST圖像分類)

          • 第 4 課 - 深度神經網絡和工具

            深度神經網絡:原因和應用

            設計深度神經網絡

            如何選擇你的損失函數?

            深度學習模型工具

            Keras 及其元素

            演示代碼:使用 Keras 構建深度學習模型(輔助)

            Tensorflow 及其生態系統

            演示代碼:使用 Tensorflow 構建深度學習模型(輔助)

            TF學習

            Pytorch 及其元素

            關鍵要點

            知識檢查

            課后項目:使用 Pytorch 和 Cifar10 數據集構建深度學習模型

          • 第 5 課 - 深度神經網絡優化、調優、可解釋性

            優化算法

            SGD、動量、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam

            批量歸一化

            演示代碼:批量標準化(輔助)

            爆炸和消失的梯度

            超參數調優

            可解釋性

            關鍵要點

            知識檢查

            課后項目:使用 Keras Tuner 進行超參數調優

          • 第 6 課 - 卷積神經網絡

            成功與歷史

            CNN網絡設計與架構

            演示代碼:CNN圖像分類(輔助)

            深度卷積模型

            關鍵要點

            知識檢查

            課后項目:圖像分類

          • 第 7 課 - 循環神經網絡

            序列數據

            時間感

            RNN介紹 LSTM(零售數據集kaggle)

            演示代碼:使用 LSTM 預測股價(輔助)

            演示代碼:使用 LSTM 進行多類分類(無輔助)

            演示代碼:使用 LSTM 進行情感分析(輔助)

            GRU LSTM 與 GRU 關鍵要點

            知識檢查

            課后項目:股價預測

          • 第 8 課 - 自編碼器

            自編碼器簡介

            自編碼器的應用

            用于異常檢測的自動編碼器

            演示代碼:MNIST 數據的自動編碼器模型(輔助)

            關鍵要點

            知識檢查

            課后項目:使用 Keras 進行異常檢測

          第 3 部分 - 實踐項目
          • 實踐項目

          • PUBG 玩家完成排名預測

          • 免費課程

          • 數學復習

          • 數學復習

          • 數學復習

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          行業項目

          項目1

          PUBG 玩家完成排名預測

          創建一個模型,根據球員的最終統計數據預測他們的完賽排名,評分范圍為 1(第一名)到 0(最后一名)

          項目2

          Lending Club 貸款數據分析

          創建一個模型,使用歷史數據預測貸款是否會違約

          認證證書

          達到認證條件后,您將獲得圣普倫和Simplilearn聯合認證的電子證書。我們會通過電子郵件給您發送電子證書,證書上的名字以您注冊時使用的名字為準。

          認證條件

          • 在線課堂授課不低于85%的出勤率
          • 課程結束評估的分數不低于75%
          • 在課程結業項目成功通過評估測試

          學員反饋

          4.0

          阿布舍克·特里帕蒂

          高級軟件開發人員 SAP

          這是非常好數字科學在線培訓課,我已經完成了數據科學R 和 Python兩門課程的學習,關于這些課題培訓師有豐富的知識和見解,自學視頻對學習很有幫助,可以反復學習,謝謝Simplilearn!

          4.1

          安吉拉斯·莫達克

          JD Edwards 技術顧問 EPIQ Softtech Pvt.有限公司

          我認為Simplilearn是最好的在線培訓服務機構。培訓導師對課程的講解很詳細,講解的非常出色。在培訓過程中給出了多個真實的案例,有助于知識的理解與應用,課程內容豐富多樣。我已經理解了CNN有關概念,總之,說我非常享受培訓過程,經過培訓我受益良多。

          4.2

          A. 安東??尼戴維斯

          總經理

          Simplilearn 數據科學家專家課程是非常棒!你會學會如何解決現實中的問題,培訓中你會親自參與眾多真實的項目實踐,豐富你的實際動手的實戰經驗。 培訓導師和專家都非常積極的分享他們的知識,感謝提供如此出色的課程和學習體驗。

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