深度学习大师班学习教程

使用TensorFlow 2掌握深度学习，包括计算机视觉、自然语言处理、声音识别和部署

你会学到什么
Python入门，到更高级的概念，如面向对象编程、装饰器、生成器，甚至像Numpy & Matplotlib这样的专用库
掌握机器学习和机器学习开发生命周期的基础知识。
线性回归、逻辑回归和从头构建的神经网络。
TensorFlow安装，基础知识和用TensorFlow 2训练神经网络。
卷积神经网络，现代神经网络，用TensorFlow 2训练对象识别模型。
乳腺癌检测、人数统计、使用yolo的对象检测和图像分割
从零开始生成的对抗性神经网络和图像生成
递归神经网络，现代RNNs，用TensorFlow 2训练情感分析模型。
神经机器翻译、问题回答、图像字幕、情感分析、语音识别
部署具有谷歌云功能的深度学习模型。

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz
语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译）|大小解压后:18.1 GB |时长:43小时40分钟


要求
基础数学
没有编程经验。你会学到你需要知道的一切

描述

在本课程中，我们将着眼于核心深度学习概念，并使用Python编程语言和TensorFlow 2应用我们的知识来解决计算机视觉和自然语言处理中的现实问题。我们将解释核心的机器学习主题，如线性回归，逻辑回归，多类分类和神经网络。如果你已经到了这一步，这意味着你有兴趣掌握计算机视觉和深度学习的深度学习，用你的技能解决实际问题。你可能已经有一些关于机器学习、计算机视觉、自然语言处理或深度学习的知识，或者你可能是第一次接触深度学习。Deep Learning Masterclass With Tensorflow 2 Over 15 Projects

你来自哪一端并不重要，因为在本课程结束时，你将成为一名拥有丰富实践经验的专家。你将利用从本课程中学到的知识从事几个项目，如物体检测、图像生成、物体计数、物体识别、疾病检测、图像分割、情感分析、机器翻译、问答、图像字幕、语音识别等。如果你愿意在你的职业生涯中更进一步，这个课程是为你而设的，我们非常乐意帮助你实现你的目标！



完成本课程后，您将掌握以下不同的概念。

机器学习基础。

基本python编程基于任务选择机器模型错误制裁线性回归逻辑回归多类回归神经网络训练和优化性能测量验证和测试在Python中从头构建机器学习模型。过拟合和欠拟合溢出集合权重初始化数据不平衡学习率去归一化超参数调整传感器流安装用张量流训练神经网络2用张量流训练图像网络卷积神经网络vggnetsresnetsince options netsmobilenetseefficientnetstranstransfer学习和优化数据增强回调监视用张量板乳腺癌检测用YOLOImage图像对象检测用unets人计数生成建模用gans图像生成MDB数据集情感分析递归神经网络。
lstmgru 1d convolution bi directional rnn word 2 vec machine translation attention Model transformer network Vision transformers LSH attention image captioning question answering Bert Model hugging face使用Google Cloud函数部署深度学习模型



本课程面向:对将深度学习应用于计算机视觉感兴趣的初级Python开发人员，以及希望了解如何使用深度学习构建和训练最先进的计算机视觉模型的NLP计算机视觉从业人员。任何希望掌握深度学习基础知识并使用TensorFlow中的最佳实践实践计算机视觉深度学习的人。希望掌握事物如何在引擎盖下工作的计算机视觉从业者的深度学习。想要了解如何使用深度学习来构建和训练最新自然语言处理模型的NLP从业者。任何希望掌握深度学习基础知识并使用TensorFlow 2中的最佳实践为NLP实践深度学习的人。

为想要掌握事物如何在引擎盖下工作的NLP实践者提供深度学习。尽情享受吧！！！让我们尽可能地让这门课互动起来，这样我们仍然可以获得课堂体验。

课程目录：
第一部分:导言

第一讲欢迎

第2讲概述

第三讲深度学习的应用

关于本课程的第4讲

第2部分:基本Python编程

第5讲Python安装

第6讲变量和基本运算符

第7讲条件语句

第8讲循环

第9讲方法

第10讲对象和类

第11讲运算符重载

第12讲方法类型

第十三讲遗传

第14讲封装

第15讲多态性

第16讲装修工

第17讲发电机

第18讲数字包

第19讲Matplotlib简介

第3部分:机器学习简介

第20讲任务-机器学习开发生命周期

第21讲数据-机器学习开发生命周期

第22讲模型-机器学习开发生命周期

第23讲错误制裁-机器学习开发生命周期

第24讲线性回归

第25讲逻辑回归

第26讲线性回归实践

第27讲逻辑回归实践

第28讲优化

第29讲绩效评估

第30讲验证和测试

第31讲Softmax回归-数据

第32讲Softmax回归建模

第33讲Softmax回归-错误制裁

第34讲Softmax回归-训练和优化

第35讲Softmax回归-性能测量

第36讲神经网络-建模

第37讲神经网络-错误制裁

第38讲神经网络-训练和优化

第39讲神经网络-训练和优化实践

第40讲神经网络-性能测量

第41讲神经网络-验证和测试

第42讲解决过拟合和欠拟合

第43讲洗牌

第44讲组装

第45讲重量初始化

第46讲数据不平衡

第47讲学习率衰减

第48讲标准化

第49讲超参数调谐

课堂练习第50讲

第4部分:TensorFlow 2简介

第51讲张量流装置

第52讲张量流简介

第53讲张量流基础

第54讲用TensorFlow训练神经网络

第5部分:TensorFlow 2深度计算机视觉简介

第55讲微型图像网络数据集

第56讲TinyImagenet准备

第57讲卷积神经网络导论

第58讲错误制裁

第59讲培训、验证和绩效测量

第60讲减少过度拟合

第61讲

第62讲概念网

第63讲ResNet

第64讲移动互联网

第65讲效率网

第66讲迁移学习和微调

第67讲数据扩充

第68讲复试

第69讲TensorBoard监控

第70讲ConvNet项目1

第71讲ConvNet项目2

第6部分:使用TensorFlow 2介绍深层NLP

第72讲情感分析数据集

第73讲Imdb数据集代码

第74讲递归神经网络

第75讲培训和优化，评估

第76讲嵌入

第77讲LSTM

第78讲GRU

第79讲1D卷积

第80讲双向RNNs

第81讲Word2Vec

第82讲Word2Vec练习

第83讲RNN计划

第7部分:乳腺癌检测

第84讲乳腺癌数据集

第85讲ResNet模型

第86讲培训和绩效评估

第87讲纠正措施

第88讲植物病害项目

第8部分:利用YOLO进行目标检测

第89讲物体探测

第90讲帕斯卡VOC数据集

第91讲建模- YOLO v1

第92课错误制裁

第93讲培训和优化

第94讲测试

第95讲性能测量-平均精度(mAP)

第96讲数据扩充

第97讲YOLO v3

第98讲实例分割项目

第9节:用UNET进行语义分割

第99讲图像分割-牛津IIIT Pet数据集

第100讲UNET模型

第101讲培训和优化

第102讲数据增加和丢失

第103讲类加权和简化网络

第104讲语义分割项目

第10部分:人数统计

第105讲人数统计-上海理工大学数据集

第106讲数据集准备

第107讲CSRNET

第108讲培训和优化

第109讲数据扩充

第110讲物体计数项目

第11节:使用TensorFlow 2的神经机器翻译

第111讲Fre-Eng数据集和任务

第112讲序列对序列模型

第113讲模型排序的训练序列

第114讲绩效评估- BLEU评分

第115讲测试序列到序列模型

第116讲注意力机制- Bahdanau注意力

第117讲变形金刚理论

第118讲用TensorFlow构建变压器2

第119讲文本规范化项目

第12部分:使用TensorFlow 2回答问题

第120讲理解问答

第121讲班数据集

第122讲班数据集准备

第123讲上下文-答案网络

第124讲培训和优化

第125讲数据扩充

第126讲LSH注意了

第127讲伯特模型

第128讲伯特实践

第129讲GPT聊天机器人

第13部分:自动语音识别

第130讲什么是自动语音识别

第131讲LJ-语音数据集

第132讲傅立叶变换

第133讲短时傅立叶变换

第134讲Conv – CTC模式

第135讲语音转换器

第136讲音频分类项目

第14部分:图像字幕

第137讲Flickr 30k数据集

第138讲CNN-变压器模型

第139讲培训和优化

第140讲视觉变形金刚

第141讲OCR项目

第15节:图像生成建模

第142讲生成建模导论

第143讲图像生成

第144讲甘的失落

第145讲GAN训练和优化

第146讲瓦瑟斯坦·甘

第147讲图像到图像的翻译项目

第16节:运送具有谷歌云功能的模型

第148讲简介

第149讲模型准备

第150讲部署

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