课程大纲
介绍
人工智能基础和 Machine Learning
了解 Deep Learning
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深度学习基本概念概述
区分 Machine Learning 和深度学习
深度学习应用概述
Neural Networks概述
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什么是 Neural Networks
Neural Networks 与回归模型
了解数学基础和学习机制
构建人工神经网络
了解神经节点和连接
使用神经元、层以及输入和输出数据
了解单层感知器
监督学习和无监督学习之间的区别
学习前馈和反馈 Neural Networks
了解前向传播和反向传播
了解长短期记忆 (LSTM)
在实践中探索复发性 Neural Networks
在实践中探索卷积 Neural Networks
改进学习方式 Neural Networks
Telecom 中使用的深度学习技术概述
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神经网络
自然语言处理
图像识别
Speech Recognition
情绪 分析
探索深度学习案例研究 Telecom
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通过实时网络流量分析优化路由和服务质量
预测网络和设备故障、中断、需求激增等。
实时分析电话以识别欺诈行为
分析客户行为以确定对新产品和服务的需求
处理大量 SMS 消息以获得见解
Speech Recognition 支持电话
实时配置 SDN 和虚拟化网络
了解深度学习的优势 Telecom
探索 Python 的不同深度学习库
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TensorFlow
硬
使用 TensorFlow 设置 Python 以进行深度学习
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安装 TensorFlow Python API
测试 TensorFlow 安装
设置 TensorFlow 进行开发
训练您的第一个 TensorFlow 神经网络模型
使用 Keras 设置 Python 进行深度学习
使用 Keras 构建简单的深度学习模型
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创建 Keras 模型
了解您的数据
指定深度学习模型
编译模型
拟合您的模型
使用分类数据
使用分类模型
使用模型
使用 TensorFlow 实现电信深度学习
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准备数据
下载数据
准备训练数据
准备测试数据
缩放输入
使用占位符和变量
要求
- 具有 Python 编程经验
- 大致熟悉电信概念
- 基本熟悉统计学和数学概念
观众
- 开发 人员
- 数据科学家
客户评论 (5)
examples based on our data
Witold - P4 Sp. z o.o.
课程 - Deep Learning for Telecom (with Python)
code examples:-)
Marcin - P4 Sp. z o.o.
课程 - Deep Learning for Telecom (with Python)
I liked that the instructor had many pre-written scripts to show off many different aspects of ML and AI. I really enjoyed being able to see live demos of so many ways ML and AI is being used. Much of what we covered was cutting edge technology that is still in its early stages of development.
Matthew Pepper - Motorola Solutions
课程 - Deep Learning for Telecom (with Python)
The colab notebooks we get to keep
Palmer Greer - Motorola Solutions
课程 - Deep Learning for Telecom (with Python)
The clarity with which it was presented