课程大纲

介绍

Keras 和深度学习框架

  • TensorFlow 和 Theano 后端
  • Keras 与 Tensorflow

数据和 Machine Learning

  • 表格数据、可视化数据、非结构化数据等
  • 无监督学习、监督学习、强化学习等

准备开发环境

  • 安装和配置 Anaconda
  • 使用 TensorFlow 后端安装 Keras

Neural Networks 在Keras中

  • 使用 Keras 函数式 API 构建网络
  • 预处理和拟合数据
  • 定义 Keras 模型

多个输入和输出网络

  • 构建两个输入网络
  • 表示高基数数据
  • 合并图层
  • 扩展两个输入网络
  • 构建具有多个输出的神经网络
  • 同时解决多个问题

培训和预培训

  • 训练模型
  • 保存和加载模型
  • 在模型上使用 ResNet50

张量板

  • 导出 Keras 日志
  • 可视化计算图和训练进度

Google 云

  • 导出模型
  • 上传 Keras 个模型
  • 在 Google Cloud 中使用模型

总结和结论

要求

  • 对基本线性代数的理解

观众

  • 软件工程师
  14 小时

人数


开始

完结


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.

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