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前沿技术
人工智能
深度学习/Tensorflow
Keras---2019.12.15
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Keras---2019.12.15
价格
免费
教学计划
自由式学习
解锁式学习
学习有效期
180 天(随到随学)
承诺服务
练
试
问
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介绍
全部
解锁式学习
自由式学习
全部任务
全部任务
1.1.keras介绍和安装
2.2.实现线性回归
3.3.实现非线性回归
4.4.MNIST分类程序
5.5.交叉熵的介绍和应用
6.6.Dropout应用
7.7.正则化应用
8.8.优化器介绍及应用
9.9.CNN应用于手写数字识别
10.10.RNN应用
11.11.模型的保存和载入
12.12.绘制网络结构
上阶段考核通过卡点
每日作业
上阶段考核通过卡点
1.1.keras介绍和安装
2.2.实现线性回归
3.3.实现非线性回归
4.4.MNIST分类程序
5.5.交叉熵的介绍和应用
6.6.Dropout应用
7.7.正则化应用
8.8.优化器介绍及应用
9.9.CNN应用于手写数字识别
10.10.RNN应用
11.11.模型的保存和载入
12.12.绘制网络结构
每日作业
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授课教师
森陌夏栀
高级算法工程师
teacher03
teacher02
teacher01
老师
课程特色
考试(2)
图文(1)
视频(12)
学员动态
小白一个
开始学习
4.4.MNIST分类程序
小白一个
完成了
资料和代码打包.zip
小白一个
开始学习
资料和代码打包.zip
小白一个
开始学习
3.3.实现非线性回归
小白一个
完成了
2.2.实现线性回归