Deep Learning 正在计算机视觉、自然语言处理和机器人等许多领域掀起一场革命。此外,用 Python 编写的高级神经网络 API Keras 已成为 TensorFlow 的重要组成部分,使深度学习变得 Accessibility 且简单明了。掌握这些技术将为研究和行业带来很多机会。
您将学习在 Keras 中创建自定义层和模型,并将 Keras 与 TensorFlow 2.x 集成以增强功能。
您将使用 Keras 开发高级卷积神经网络 (CNN)。您还将使用 TensorFlow 与 Keras 构建用于序列数据和时间系列的 Transformer model。课程还涵盖 Keras 和 TensorFlow 中用于模型优化和自定义训练 Loop 的无监督学习原理。最后,您将使用 Keras 开发和训练用于强化学习任务的 Deep Q-networks (DQN)(提供生成模型和强化学习概述)。
您可以通过每节课的动手实验来实践所学概念。最后一个模块中的最终项目将让您有机会运用所学知识,使用 Transfer Learning 建立一个 Classification Model。
本课程适合所有有志于学习 TensorFlow 和 Keras 的 AI 工程师。它要求具备 Python 编程和基本数学概念(如梯度和矩阵)的工作知识,以及使用 Keras 进行 Deep Learning 的基础知识。
本 Modulation 概述了 Keras 的高级功能。它将介绍用于创建复杂模型的 Keras 功能 API。它还包括在 Keras 中创建自定义层和模型。然后,该模块将介绍 Keras 与 TensorFlow 2.x 的集成,以增强功能。您将在实验室中应用所学知识,并在测验中测试您的概念。
涵盖的内容
5个视频2篇阅读材料3个作业2个应用程序项目1个讨论话题2个插件
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5个视频•总计21分钟
课程介绍•3分钟
高级 Keras 简介•4分钟
Keras 功能 API 和子类化 API•6分钟
在 Keras 中创建自定义图层•3分钟
TensorFlow 2.x 概述•6分钟
2篇阅读材料•总计9分钟
课程概览•4分钟
摘要和亮点:高级 Keras 功能•5分钟
3个作业•总计50分钟
实践测验:高级 Keras 功能 API•10分钟
练习测验:使用 Keras 自定义层•10分钟
分级测验:Keras 高级功能•30分钟
2个应用程序项目•总计60分钟
实验室:在 Keras 中实现功能 API•30分钟
实验室创建自定义图层和模型•30分钟
1个讨论话题•总计10分钟
[可选]见面会•10分钟
2个插件•总计16分钟
完成课程的有用提示•1分钟
术语表:高级 Keras 功能•15分钟
Keras 中的高级 CNN
第 2 单元•小时 后完成
单元详情
在本 Modulation 中,您将学习使用 Keras 开发高级卷积神经网络 (CNN)。您将学习 Keras 的数据增强技术。此外,您还将使用 Keras 实现 Transfer Learning 并利用预训练模型。最后,您将学习如何使用 TensorFlow 增强图像处理能力。您将在实验室中应用所学知识,并在测验中测试您的概念。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料4个作业3个应用程序项目1个讨论话题2个插件
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6个视频•总计27分钟
Keras 中的高级 CNN•5分钟
数据 Augmentation 技术•3分钟
Keras 中的 Transfer Learning•7分钟
使用预训练模型•5分钟
用于图像处理的 TensorFlow•3分钟
介绍移调卷积•4分钟
1篇阅读材料•总计1分钟
摘要和亮点:Keras 中的高级 CNN•1分钟
4个作业•总计60分钟
练习测验:高级 CNN 和数据 Augmentation•10分钟
练习测验:预训练模型的迁移学习与图像处理•10分钟
练习测验:移调卷积介绍•10分钟
分级测验:Keras 中的高级 CNN•30分钟
3个应用程序项目•总计120分钟
使用 Keras 进行高级数据 Augmentation•30分钟
实验室实施迁移学习•30分钟
实验室:移调卷积的实际应用•60分钟
1个讨论话题•总计10分钟
[单选] 讨论提示:数据增强和迁移学习•10分钟
2个插件•总计20分钟
阅读:实施迁移学习的技巧•5分钟
术语表:Keras 中的高级 CNN•15分钟
Keras 中的 Transformer
第 3 单元•小时 后完成
单元详情
本 Modulation 涵盖使用 Keras 构建和训练高级 Transformer。您将使用 Keras 的 TensorFlow 进一步开发用于序列数据和时间系列的 Transformer model。此外,您还将学习实施用于文本生成的高级 Transformer 技术。您将在实验室中应用所学知识,并在测验中测试您的概念。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料3个作业2个应用程序项目1个讨论话题1个插件
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5个视频•总计21分钟
Keras 中的 Transformer 简介•5分钟
为顺序数据构建变压器•3分钟
先进的变压器应用•4分钟
用于时间系列预测的 Transformer•4分钟
用于序列数据的 TensorFlow•4分钟
1篇阅读材料•总计3分钟
摘要和亮点:Keras 中的 Transformer•3分钟
3个作业•总计50分钟
实践测验:Keras 中的 Transformer•10分钟
练习测验:使用 TensorFlow 的高级 Transformer 和序列数据•10分钟
分级测验:Keras 中的 Transformer•30分钟
2个应用程序项目•总计90分钟
实验室制造高级变压器•60分钟
实验室实现文本生成的 Transformer•30分钟
1个讨论话题•总计10分钟
[单选] 讨论提示:用变换器变换顺序数据•10分钟
1个插件•总计15分钟
术语表:Keras 中的 Transformer•15分钟
Keras 中的无监督学习和生成模型
第 4 单元•小时 后完成
单元详情
在本模块中,您将学习 Keras 中的无监督学习原理。您将学习构建和训练自动编码器和扩散模型。此外,您还将使用 Keras 开发生成式对抗网络(GAN),并集成 TensorFlow 以完成高级无监督学习任务。您将在实验室中应用所学知识,并在测验中测试您的概念。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料3个作业3个应用程序项目1个讨论话题1个插件
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5个视频•总计19分钟
Keras 中的无监督学习简介•5分钟
在 Keras 中构建自动编码器•4分钟
扩散模型•4分钟
生成式对抗网络(GANs)•4分钟
用于无监督学习的 TensorFlow•3分钟
1篇阅读材料•总计2分钟
摘要和亮点:Keras 中的无监督学习和生成模型•2分钟
3个作业•总计50分钟
练习测验:无监督学习、自动编码器和扩散模型•10分钟
实践测验:GAN 和 TensorFlow•10分钟
分级测验:Keras 中的无监督学习和生成模型•30分钟
3个应用程序项目•总计135分钟
实验室构建自动编码器•60分钟
实验室实施扩散模型•45分钟
实验室:使用 Keras 开发 GAN•30分钟
1个讨论话题•总计10分钟
[单选] 探索 Autoencoder 和 GAN•10分钟
1个插件•总计15分钟
术语表:Keras 中的无监督学习和生成模型•15分钟
高级 Keras 技术
第 5 单元•小时 后完成
单元详情
在本 Modulation 中,您将学习 Keras 中用于模型开发的高级技术。您将使用 Keras 创建自定义训练 Loop 和优化模型,并使用 Keras Tuner 执行超参数调整。最后,您将学习使用 TensorFlow 进行模型优化和自定义训练 Loop。您将在实验室中应用所学知识,并在测验中测试您的概念。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料3个作业2个应用程序项目1个讨论话题1个插件
显示有关单元内容的信息
5个视频•总计18分钟
高级 Keras 技术•3分钟
Keras 中的自定义训练 Loop•3分钟
使用 Keras Tuner 调整超参数•4分钟
模型优化•4分钟
用于模型优化的 TensorFlow•4分钟
1篇阅读材料•总计2分钟
摘要和要点:高级 Keras 技术•2分钟
3个作业•总计55分钟
实践测验:Keras 高级技术和自定义训练 Loop•10分钟
练习测验:超参数和模型优化•15分钟
高级 Keras 技术•30分钟
2个应用程序项目•总计90分钟
实验室:Keras 中的自定义训练 Loop•30分钟
实验室:使用 Keras Tuner 调整超参数•60分钟
1个讨论话题•总计10分钟
[单选] 讨论提示:自定义训练 Loop 和超参数优化•10分钟
1个插件•总计15分钟
术语表:高级 Keras 技术•15分钟
Keras 强化学习简介
第 6 单元•小时 后完成
单元详情
在本 Modulation 中,您将学习强化学习的基础知识及其在 Keras 中的应用。Modulation 还涵盖使用 Keras 的 Q-Learning 算法。您将使用 Keras 开发和训练深度 Q 网络(DQN),以完成高级强化学习任务。您将在实验室中应用所学知识,并在测验中测试您的概念。
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学生评论
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1,032 条评论
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M
MB
5·
已于 Mar 25, 2022审阅
The detail of prsenetation is awsome and make learning interesting. Thank you Corseara, Thank you IBM
R
RR
4·
已于 Jul 25, 2020审阅
Nice course to introduce you to more advanced neural network algorithms, I wish the evaluations were more challenging and based on practical exercises... there is no final assignment either.
V
VH
5·
已于 Mar 4, 2021审阅
This course is the best out of all courses in the specialization, the pace of the speaker was perfect.