Python深度学习学术应用

现场

4800

远程

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上课地点:远程直播, 提供全程录播回放 讲师:陈远祥 报名时间:2022/1/18 - 2022/12/31 开课时间:2022年3月26-27, 4月3-4日 (四天)

讲师介绍:

陈远祥,北京邮电大学副教授 。2014年毕业于北京大学,获通信与信息系统专业博士学位,2015年-2017年在北京大学做博士后研究。

发表SCI/EI学术论文100余篇,其中第一或通讯作者论文60余篇,申请发明专利20项。

主持国家自然科学基金面上项目,国家重点研发计划子课题,国家自然科学基金青年项目及博士后基金等多个国家级和省部级项目。

IEEE、OSA会员,OpticsExpress, IEEE Photonics Technology Letters,PhotonicsJournal,Applied Optics等多个SCI期刊审稿人。



课程内容:

1. 神经网络的引入:从线性回归到逻辑回归到神经网络

1.1 线性回归模型

1.2 逻辑回归模型

1.3 神经网络模型

2. 深度学习框架介绍与剖析

2.1 什么是深度学习框架?

2.2 TensorFlow

2.3 Keras

2.4 PyTorch

2.5 Caffe

2.6 Deeplearning4j

2.7 五个深度学习框架之间的对比

3. 图像识别与卷积神经网络

3.1 卷积神经网络的引入

3.2 卷积神经网络结构

3.3 常用卷积网络模型

3.4 案例应用:基于卷积神经网络的数字识别和图像识别

3.5 案例应用:基于卷积神经网络的人脸识

4. 自然语言处理与循环神经网络

4.1 循环神经网络的引入

4.2 循环神经网络结构

4.3 LSTM 网络结构

4.3 案例应用:基于循环神经网络和 LSTM 的情感分析

5. 深度学习自然语言处理最新框架与应用

5.1 TextCNN 网络结构

5.2 TextRNN 网络结构

5.3 FastText 网络结构

5.4 BiLSTM_Attention 网络结构

5.5 Transformer 网络结构

5.6 BERT 网络结构

5.6 模型性能对比



优惠:

陈远祥老师Python系统课程老学员8折优惠;

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

折扣优惠不叠加。


联系方式:

尹老师

电话:13321178792

QQ:42884447

WeChat:yinyinan888

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Python学术系列课程:

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