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课程概述

在这个带有Keras和TensorFlow的Deep Learning课程认证培训中,你将熟悉人工神经网络、PyTorch、自动编码器等的语言和基本概念。完成学习后,你将能够建立Deep Learning模型,解释结果,并建立自己的深度学习项目。

课程涵盖技能

  • Keras框架
  • TensorFlow框架
  • PyTorch
  • 图像分类
  • 卷积网络
  • 循环神经网络

课程亮点

  • 34小时的应用学习
  • 基于现实行业的项目
  • 灵活选择课程
  • 行业专家提供专门的课程指导

职场助力

全球Deep Learning系统市场规模预计在2028年达到933.4亿美元,年复合增长率稳定在39.1%。

名称
年薪
招聘单位
数据科学家
AI 工程师
$83K
最小
$118.5K
平均值
$154K
最大
$51K
最小
$80.5K
平均值
$110K
最大

购课选项

单一课程

个人提升

  • 终身访问自定进度在线学习课程
  • 实验室现场技能操作演示
  • 预约顶级讲师提供的在线直播培训课程
  • 用于巩固所学技能的现实行业项目
  • 自我评估模拟试卷
  • 24x7帮助与支持
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课程原价 ¥ 5034.00
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实惠套餐

个人提升

  • 单一课程中的所有特权
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企业培训

  • 根据企业需求定制套餐
  • 在线自定进度学习与直播培训课程相结合
  • 灵活的定价方案
  • 企业级学习管理系统
  • 团队与个人学习管理界面
  • 24x7帮助与支持
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预修课程

  • 编程基础
  • 统计要点
  • 有关机器学习的概念

课程内容

第 1 部分 自学课程
  • 第 1 课 - 欢迎!

    欢迎!

    学习目标

  • 第 2 课 - Tensorflow 简介

    学习目标

    TensorFlow 简介

    TF2x 和 Eager Execution

    Tensorflow 你好世界

    使用 Tensorflow 进行线性回归

    使用 Tensorflow 进行逻辑回归

    深度学习简介

    深度神经网络

  • 第 3 课 - 卷积网络

    学习目标

    卷积网络介绍

    用于分类的 CNN

    CNN架构

    理解卷积

    CNN 与 MNIST 数据集

  • 第 4 课 - 循环神经网络

    学习目标

    顺序问题

    RNN 模型

    LSTM 模型

    LTSM 基础

    将 RNN 应用于语言建模

    LSTM 语言建模

  • 第 5 课 - 受限玻尔兹曼机 (RBM)

    学习目标

    RBM 介绍

    训练 RBM

    带有 MNIST 的 RBM

  • 第 6 课 - 自编码器

    学习目标

    自编码器介绍

    自编码器结构

    自编码器

  • 第 7 课 - 课程总结

    课程总结

    解锁 IBM 证书

第 2 部分 - 使用 Keras 和 Tensor Flow 进行深度学习(现场课程)
  • 第 1 课 - 课程介绍

    介绍

  • 第 2 课 - AI 和深度学习介绍

    什么是人工智能和深度学习

    人工智能简史

    回顾:SL、UL 和 RL

    深度学习:过去十年的成功

    演示与讨论:自动驾驶汽车目标检测

    深度学习的应用

    深度学习的挑战

    演示与讨论:使用 LSTM 进行情感分析

    一个深度学习项目的全周期

    关键要点

    知识检查

  • 第 3 课 - 人工神经网络

    生物神经元与感知器

    浅层神经网络

    训练感知器

    演示代码:感知器(线性分类)(辅助)

    反向传播

    激活函数和反向传播的作用

    演示代码:反向传播(辅助)

    演示代码:激活函数(无辅助)

    优化

    正则化

    Dropout层

    关键要点

    知识检查

    课后项目(MNIST图像分类)

  • 第 4 课 - 深度神经网络和工具

    深度神经网络:原因和应用

    设计深度神经网络

    如何选择你的损失函数?

    深度学习模型工具

    Keras 及其元素

    演示代码:使用 Keras 构建深度学习模型(辅助)

    Tensorflow 及其生态系统

    演示代码:使用 Tensorflow 构建深度学习模型(辅助)

    TF学习

    Pytorch 及其元素

    关键要点

    知识检查

    课后项目:使用 Pytorch 和 Cifar10 数据集构建深度学习模型

  • 第 5 课 - 深度神经网络优化、调优、可解释性

    优化算法

    SGD、动量、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam

    批量归一化

    演示代码:批量标准化(辅助)

    爆炸和消失的梯度

    超参数调优

    可解释性

    关键要点

    知识检查

    课后项目:使用 Keras Tuner 进行超参数调优

  • 第 6 课 - 卷积神经网络

    成功与历史

    CNN网络设计与架构

    演示代码:CNN图像分类(辅助)

    深度卷积模型

    关键要点

    知识检查

    课后项目:图像分类

  • 第 7 课 - 循环神经网络

    序列数据

    时间感

    RNN介绍 LSTM(零售数据集kaggle)

    演示代码:使用 LSTM 预测股价(辅助)

    演示代码:使用 LSTM 进行多类分类(无辅助)

    演示代码:使用 LSTM 进行情感分析(辅助)

    GRU LSTM 与 GRU 关键要点

    知识检查

    课后项目:股价预测

  • 第 8 课 - 自编码器

    自编码器简介

    自编码器的应用

    用于异常检测的自动编码器

    演示代码:MNIST 数据的自动编码器模型(辅助)

    关键要点

    知识检查

    课后项目:使用 Keras 进行异常检测

第 3 部分 - 实践项目
  • 实践项目

  • PUBG 玩家完成排名预测

  • 免费课程

  • 数学复习

  • 数学复习

  • 数学复习

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行业项目

项目1

PUBG 玩家完成排名预测

创建一个模型,根据球员的最终统计数据预测他们的完赛排名,评分范围为 1(第一名)到 0(最后一名)

项目2

Lending Club 贷款数据分析

创建一个模型,使用历史数据预测贷款是否会违约

认证证书

达到认证条件后,您将获得圣普伦和Simplilearn联合认证的电子证书。我们会通过电子邮件给您发送电子证书,证书上的名字以您注册时使用的名字为准。

认证条件

  • 在线课堂授课不低于85%的出勤率
  • 课程结束评估的分数不低于75%
  • 在课程结业项目成功通过评估测试

学员反馈

4.0

阿布舍克·特里帕蒂

高级软件开发人员 SAP

这是非常好数字科学在线培训课,我已经完成了数据科学R 和 Python两门课程的学习,关于这些课题培训师有丰富的知识和见解,自学视频对学习很有帮助,可以反复学习,谢谢Simplilearn!

4.1

安吉拉斯·莫达克

JD Edwards 技术顾问 EPIQ Softtech Pvt.有限公司

我认为Simplilearn是最好的在线培训服务机构。培训导师对课程的讲解很详细,讲解的非常出色。在培训过程中给出了多个真实的案例,有助于知识的理解与应用,课程内容丰富多样。我已经理解了CNN有关概念,总之,说我非常享受培训过程,经过培训我受益良多。

4.2

A. 安东​​尼戴维斯

总经理

Simplilearn 数据科学家专家课程是非常棒!你会学会如何解决现实中的问题,培训中你会亲自参与众多真实的项目实践,丰富你的实际动手的实战经验。 培训导师和专家都非常积极的分享他们的知识,感谢提供如此出色的课程和学习体验。