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)

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