课程介绍

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课程大纲

01.环境安装：Anaconda、TensorFlow、Keras环境安装（1节）
1.Anaconda、TensorFlow、Keras环境安装            暂无试看
17分钟

02.逻辑回归（8节）
1.逻辑回归-01 二元分类问题
5分钟
2.逻辑回归-02 逻辑函数
5分钟
3.逻辑回归-03 指数与对数 、逻辑回归
7分钟
4.逻辑回归-04 示例
13分钟
5.逻辑回归-05 损失函数
9分钟
6.逻辑回归-05 损失函数推演
30分钟
7.逻辑回归-06 梯度下降法
17分钟
8.逻辑回归-07 应用
18分钟

03.神经网络（6节）
1.神经网络-01 神经网络的简介
13分钟
2.神经网络-02 动手完成你的第一个神经网络
6分钟
3.神经网络-03
21分钟
4.神经网络-04
11分钟
5.神经网络-05
10分钟
6.神经网络-06
8分钟

04.神经网络（5节）
1.神经网络-07
8分钟
2.神经网络-08
9分钟
3.神经网络-09
10分钟
4.神经网络-10
12分钟
5.神经网络-11
11分钟

05.深度神经网络（5节）
1.深度神经网络-01 梯度消亡
9分钟
2.深度神经网络-02 梯度消亡问题分析
10分钟
3.深度神经网络-03 梯度消亡解决方案
7分钟
4.深度神经网络-04 过拟合
8分钟
5.深度神经网络-05 DropOut 训练
6分钟

06.深度神经网络（6节）
1.深度神经网络-06 正则化
6分钟
2.深度神经网络-07 最大范数约束神经元初始化
9分钟
3.深度神经网络-08 过拟合的解决方案
12分钟
4.深度神经网络-09
9分钟
5.深度神经网络-10
9分钟
6.深度神经网络-11
14分钟

07.用深度神经网络做分类（4节）
1.用深度神经网络做分类-01 介绍鸢尾花数据集
14分钟
2.如何用深度神经网络做分类-02
11分钟
3.如何用深度神经网络做分类-03
9分钟
4.如何用深度神经网络做分类-04
12分钟

08.使用深度神经网络识别3种不同的鸢尾花（7节）
1.介绍鸢尾花数据集
17分钟
2.使用Panda读取数据
17分钟
3.使用Seaborn可视化分析数据
17分钟
4.数据预处理
17分钟
5.定义深度神经网络结构, 损失函数和优化器
17分钟
6.训练深度神经网络
17分钟
7.使用测试数据评价深度神经网络性能
17分钟

09.使用卷积神经网络识别手写体的数字（7节）
1.介绍手写体数字数据集
10分钟
2.读取数据
11分钟
3.使用Matplotlib可视化分析数据
11分钟
4.图像数据预处理
11分钟
5.定义卷积神经网络结构, 损失函数和优化器
6分钟
6.训练卷积神经网络
11分钟
7.使用测试数据评价卷积神经网络性能
17分钟

10.使用递归神经网络识别垃圾短信（6节）
1.介绍短信数据集
10分钟
2.读取数据
8分钟
3.文字数据预处理
5分钟
4.定义递归神经网络结构, 损失函数和优化器
10分钟
5.训练递归神经网络
7分钟
6.使用测试数据评价递归神经网络性能
10分钟