人工智能深度学习Python TensorFlow、Keras开发实战

大数据_云计算 / 2023-02-02 10:04:15
人工智能深度学习Python TensorFlow、Keras开发实战
    马上咨询



    柯老师  国硅谷录克软件设计公司（LoopTek）首席技术运行长

    专长与经历：曾多次获设计比赛大奖；为大型上市公司（如美国SanDisk、国泰世华银行、昱泉国际、中国移动、海信电视等）开发手机应用软件和多项硬件穿戴式设备产品；


    课程概述与目标

    人工智能 (Artificial Intelligence, AI)会是新的一波电脑机会，在Google DeepMind AlphaGo 战胜人类围棋高手后，AI并在自动驾驶上取得快速的进步，而人工智能已经陆续在制造业的机器视觉、警方使用的人脸辨识，和手机上的语音助理，Amazon Echo Dot都是人工智慧应用的实例。

    本课程内容的AI透过深度学习(Deep Learning)和机器学习(Machine Learning)的一种，让电脑自动学习和校正准确率领域，并透过DNN、CNN、RNN各式类神经网路学习演算法，开发和时作在制造业人工视觉、自然语言处理、语意分析及医学影像判读等领域应用程序的实际落地的课程。

    课程中清楚说明人工智能、机器学习与深度学习的各式分类与应用场域。本课程透过数学、统计等学科的基础，并实际应用在项目上，课程以Google的开源架构TensorFlow与Python的Deep Learning：Keras，实作并说明分散式机器学习及类神经网路深度学习。


    实作环境与方法

    课程采用PC进行实作练习。


    时间
    		课程内容
    第一天
    		￭ 概述人工智慧的原理和方法

    ￭ 环境设置

    ￭ Python基本程式教学 

    ￭ TensorFlow 环境设置

    ￭ 基础TensorFlow 教学
     ￭ Session, Variable, Constant, placeholder 变量

    ￭ TensorBoard 

    ￭ 文件和图片的读入

    ￭ 矩阵和图片的切割

    ￭ 线性回归、点斜率的计算

    ￭ 实作：判别水果种类 

    ￭ Optimizer 最佳化 、训练  SGD  梯度下降法

    ￭ Logistic 逻辑回归分析

    ￭ 实作：判别花的种类

    ￭ 神经网络 Neural Network 的原理

    ￭ 使用Numpy 开发 神经网络 

    ￭ 实作：使用神经网络区分物种分类

    ￭ SVM 的原理和实做

    ￭ softmax 的原理和实做

    ￭ 自然语言的处理，语意分析

    ￭ 实作：Apple 股票走势预测
    第二天


    ￭ 读入MNIST  手写数据

    ￭ 图表绘制和显示

    ￭  feature特征值的选择和获取

    ￭ labels 的处理

    ￭ 多元感知器MLP

    ￭ 创建模型

    ￭ 进行训练

    ￭ 深度学习

    ￭ 实做：通过深度学习改善成功率

    ￭上千个神经原处理

    ￭ GPU 和分布式的运算

    ￭ CNN 卷积神经网络

    ￭ 通过CNN 改善预测

    ￭ 实做：辨识猫和狗的图片

    ￭ 实做：灾难救助成功率预测

    ￭ 实做：通过TensorFlow 做语音辨识

    ￭ 成功案例和TensorFlow 样例介绍

    ￭ 分析结果改进工作,结论分析,改善工作

    ￭ 机器学习 和人工智慧

    最新动态

    点击阅读更多内容
    返回顶部