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Intermediate
5h

构建高级深度学习与自然语言处理项目

在本课程中,你不仅将学习高级深度学习概念,还会实践构建多个先进的深度学习和自然语言处理(NLP)项目。学完之后,你将能够掌握工业界广泛使用的深度学习算法。 本课程以项目为核心,共包含12个实践项目,帮助你熟悉应用于众多行业的真实应用场景。你将接触到机器学习项目中最常用的工具,包括:NumPy、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等。 建议你在学习前已扎实掌握以下知识领域:Python 基础、NumPy 和 Pandas,以及人工神经网络。 完成本课程后,你将具备动手开发自己精彩项目的实战经验,并为个人作品集增添多个高质量项目。

10 Lessons
Included in Subscription Plan
Personalized Learning
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构建高级深度学习与自然语言处理项目
在本课程中,你不仅将学习高级深度学习概念,还会实践构建多个先进的深度学习和自然语言处理(NLP)项目。学完之后,你将能够掌握工业界广泛使用的深度学习算法。 本课程以项目为核心,共包含12个实践项目,帮助你熟悉应用于众多行业的真实应用场景。你将接触到机器学习项目中最常用的工具,包括:NumPy、Ma...

Content

10 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

欢迎来到本课程
  1. 1

    概述

项目:使用X光片构建新冠病毒检测系统
  1. 1

    卷积神经网络简介

  2. 2

    卷积

  3. 3

    池化

  4. 4

    展平与全连接操作

  5. 5

    关键函数

  6. 6

    项目创建:第一部分

  7. 7

    项目创建:第二部分

  8. 8

    小测验!

  9. 9

    作业与补充阅读材料

  10. 10

    作业解答

项目:使用迁移学习构建一个宝可梦分类器
  1. 1

    迁移学习简介

  2. 2

    视觉中的迁移学习

  3. 3

    如何使用迁移学习?

  4. 4

    迁移学习中的经验法则

  5. 5

    使用预训练模型

  6. 6

    项目创建:第一部分

  7. 7

    项目创建:第二部分

  8. 8

    项目创建:第三部分

  9. 9

    小测验!

  10. 10

    作业与补充阅读材料

  11. 11

    作业解答

项目:使用马尔可夫链进行文本生成
  1. 1

    马尔可夫链简介

  2. 2

    项目创建:第一部分

  3. 3

    项目创建:第二部分

  4. 4

    项目创建:第三部分

  5. 5

    小测验!

  6. 6

    作业与补充阅读材料

  7. 7

    作业解答

词嵌入:两个小项目
  1. 1

    词嵌入简介

  2. 2

    Word2vec

  3. 3

    Gensim的Word2vec:实战应用

  4. 4

    第一个小项目

  5. 5

    第二个小型项目

  6. 6

    小测验!

  7. 7

    作业与补充阅读材料

  8. 8

    作业解答

项目:IMDB影评情感分析
  1. 1

    循环神经网络简介

  2. 2

    RNN架构的类型

  3. 3

    RNN中的前向传播与反向传播

  4. 4

    长短期记忆网络(LSTM)

  5. 5

    嵌入层:词表示

  6. 6

    项目创建:第一部分

  7. 7

    项目创建:第二部分

  8. 8

    项目创建:第三部分

  9. 9

    小测验!

  10. 10

    作业与补充阅读材料

  11. 11

    作业解答

项目:使用字符级RNN解密文本
  1. 1

    项目创建:第一部分

  2. 2

    项目创建:第二部分

  3. 3

    项目创建:第三部分

项目:使用迁移学习的NLP表情符号预测器
  1. 1

    项目创建:第一部分(项目介绍)

  2. 2

    项目创建:第二部分(数据处理与向量化)

  3. 3

    项目创建:第三部分(模型构建与训练)

期末考试
  1. 1

    参加考试!

接下来该往哪里走?
  1. 1

    项目创意

  2. 2

    下一步

Certificate of Completion

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Course Author:Anonymous User

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