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课程大纲
Google Colab for Deep Learning 简介
- 概述 Google Colab
- 设置 Google Colab
- 导航 Google Colab 界面
Deep Learning 简介
- 深度学习概述
- 深度学习的重要性
- 深度学习的应用
理解 Neural Networks
- 神经网络简介
- 神经网络的架构
- 激活函数和层
开始使用 TensorFlow
- TensorFlow概述
- 在 Google Colab 中设置 TensorFlow
- 基本 TensorFlow 操作
使用 TensorFlow 构建 Deep Learning 模型
- 创建神经网络模型
- 训练神经网络
- 评估模型性能
高级 TensorFlow 技术
- 实现卷积神经网络 (CNN)
- 实现递归神经网络 (RNN)
- 使用 TensorFlow 进行迁移学习
Deep Learning 的数据预处理
- 准备用于训练的数据集
- 数据增强技术
- 在 Google Colab 中处理大型数据集
优化 Deep Learning 模型
- 超参数调优
- 正则化技术
- 模型优化策略
合作 Deep Learning 项目
- 在笔记本上共享和协作
- 实时协作功能
- 协作项目的最佳实践
提示和最佳实践
- 有效的深度学习技术
- 避免常见的陷阱
- 增强模型性能
摘要和后续步骤
要求
- 机器学习的基础知识
- 具有 Python 编程经验
观众
- 数据科学家
- 软件开发人员
14 小时
客户评论 (4)
非常友好和乐于助人
Aktar Hossain - Unit4
课程 - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
机器翻译
手动无服务器设置。另外,我没有 Idea sls Web 控制台出口,这很好。
Rafal Kucharski - The Software House sp. z o.o.
课程 - Serverless Framework for Developers
机器翻译
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
课程 - AWS Lambda for Developers
IOT applications