深度学习之卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对抗神经网络(GAN)算法原理与实战

本课程使用原理讲解加实战的方式对深度学习中的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对抗神经网络(GAN)进行深入浅出的讲解。通过图像分类、文本分类、图像风格转换、图像文本生成、图像翻译等项目,让学员获得灵活使用CNN、RNN、GAN的能力、深度学习算法调参的能力和使用Tensorflow进行编程的能力,提升深度学习算法能力与项目开发经验。

 

第1章 课程介绍
第2章 神经网络入门
第3章 卷积神经网络
第4章 卷积神经网络进阶
第5章 卷积神经网络调参
第6章 图像风格转换
第7章 循环神经网络
第8章 图像生成文本
第9章 对抗神经网络
第10章 自动机器学习网络-AutoML
第11章 课程总结

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