强推 | Google&微软数据科学家们给你讲Keras实战

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资深数据科学家们

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在某当、某东、某马逊搜索“Keras”,检索页面的第一条被这本书占据——

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Keras快速上手:基于Python的深度学习实战

来自微软谷歌的世界顶尖数据科学家谢梁、鲁颖和劳洪岚,在书中分享了他们在深度学习领域的宝贵经验,利用 Keras 框架讲解了几乎全部常用的深度学习模块。

本书以实用为导向,强调简单、快速地设计模型,能让读者很快了解深度学习当前的成熟领域,并通过学习代码将解决方案移植到自己的应用环境中。

这本书出身显赫——电子工业出版社重磅推出,微软CNTK的作者、国际顶尖深度学习专家俞栋博士和张察博士为本书作序,谷歌、微软、Twitter、Facebook等公司多位资深数据科学家倾情推荐!阵容华丽,非比寻常!

大数据文摘x稀牛学院,力邀原著作者中的谢梁和鲁颖两位大神,联合打造了一门具备4大亮点的实战类课程

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使用Keras快速构造深度学习模型实战

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播互动授课

微软和谷歌的一线顶级数据科学家亲自直播授课,讲解深度学习理论与案例,并与学员在评论区互动!

例讲解与实战

课程内容比书中知识更丰富。每次课程均提供案例/项目完备的数据集和代码,并直播详细讲解。

平台GPU环境

稀牛学院为每名学员配备足量GPU的云实验环境,2个月免费使用权限,为案例练习和模型训练提供充分资源保障。

书的内容更丰富

课程直播将会补充讲解书中未涉及的知识,分享讲师学习与工作心得,比看书收获更多更直接!

报名本次课程的学员,按照操作说明填写信息,均将免费获赠一本《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》实体书!


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课程大纲

7周

每周都有案例

云平台GPU环境实训

1

深度学习简介

知识要点:梯度递减算法、后向传播算法

项目案例:深度学习案例操作@数据+代码+案例讲解

2

Keras入门

知识要点:Keras 中的数据处理 、模型 、重要对象、网络层构造 、奇异值矩阵分解

项目案例:Keras入门案例操作@数据+代码+案例讲解

3

文字生成与chatbot

知识要点:文字生成、对话系统

项目案例1:基于dual encoder LSTM的深度学习对话机器人案例@数据+代码+案例讲解

项目案例2:基于卷积网络LSTM的文字生成案例@数据+代码+案例讲解

4

时间序列

知识要点:模型、模型预测准确度、循环神经网络

项目案例1:单层LSTM与SARIMA模型在单变量时间序列预测中的应用@数据+代码+案例讲解

项目案例2:多自变量LSTM在股价预测中的示例@数据+代码+案例讲解

5

推荐系统

知识要点:矩阵分解模型、深度神经网络模型、常用算法

项目案例:基于深度推荐系统对电影数据进行推荐@数据+代码+案例讲解

6

图像识别

知识要点:卷积神经网络、端到端的 MNIST 数字识别、VGG16 网络字体识别

项目案例1:基于全连接模型的手写数字识别@数据+代码+案例讲解

项目案例2:基于VGG16的迁移模型用于手写数字识别@数据+代码+案例讲解

7

自然语言情感分析

知识要点:文字情感分析建模、词嵌入技术、多层全连接神经网络、 卷积神经网络情感分析、循环神经网络情感分析

项目案例:基于卷积网络的电影评分情感分析@数据+代码+案例讲解

注:讲师会根据学员基础和反馈,对内容进行微调


课程时间

2017年12月10日--2018年1月21日

北京时间 每周日上午10:00--12:00

总共7周,每周日上午2小时直播

注:
错过直播可观看回放

视频可免费观看一年

加入课程群,第一时间掌握学习资料


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讲师介绍

大神

来自谷歌和微软的

数据科学家

谢梁

微软云计算核心存储部门首席数据科学家


现任微软云计算核心存储部门首席数据科学家,主持运用机器学习和人工智能方法优化大规模高可用性并行存储系统的运行效率和改进其运维方式。

具有十余年机器学习应用经验,熟悉各种业务场景下机器学习和数据挖掘产品的需求分析、架构设计、算法开发和集成部署,涉及金融、能源和高科技等领域。

在包括Journal of Statistical Software等专业期刊上谢梁 发表过多篇论文,担任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一书的审稿人。

本科毕业于西南财经大学经济学专业,博士毕业于纽约州立大学计量经济学专业。

鲁颖

谷歌硅谷总部数据科学家


现任谷歌硅谷总部数据科学家,为谷歌应用商城提供核心数据决策分析,利用机器学习和深度学习技术建立用户行为预测模型,为产品优化提供核心数据支持。

曾在亚马逊、微软和迪士尼美国总部担任机器学习研究科学家,有着多年使用机器学习和深度学习算法研发为业务提供解决方案的经验。

本科毕业于复旦大学数学专业,博士毕业于明尼苏达大学统计专业。

备注:邀请老师与课程开发的过程,充满了机缘与故事,贯穿着执着和感动。如果有机会,希望能讲给大家听~


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学完这门课的你...

成长

和一群小伙伴一起

变得老厉害了

Keras是一个新近流行起来的深度学习建模框架。具体来说,它是一个以CNTK、TensorFlow或者Theano为计算后台的深度学习建模环境。

相对于TensorFlow、Theano、Caffe、CNTK、Torch,Keras在实际应用中有如下几个显著的优点

在CPU和GPU之间无缝切换

适用于不同的应用环境

基于Python,强调快速建模

用户能快速地将所需模型的结构映射到Keras的代码中,库本身的代码,比较简单易读,即使作为python菜鸟,也能看懂。

支持现有的常见结构

Keras 包括了各种常用的深度学习模块,可以应用于绝大部分业务环境,比如卷积神经网络、时间递归神经网络等,足以应对大量的常见应用场景。

高度模块化,简单易学

从原理上讲,它是高度抽象的深度学习编程环境,简单易学。用户几乎能够任意组合各个模块来构造所需的模型,效率高,也不易出错。

脱离具体计算,强调业务逻辑

作为应用领域的从业者,我们需要关注的是如何把一个商业或者工程问题转化成合适的模型,如何准备数据和分析模型的好坏以及如何解释模型的结果。 Keras 非常适合这样的场景,让使用者脱离具体的矩阵计算和求导,而将重心转移到业务逻辑上。

适用人群

1. 适合数据科学家、机器学习工程师、人工智能应用工程师

2. 工作中需要进行预测建模以及进行回归分析的从业者

3. 对深度学习有兴趣的不同背景的从业者、学生和老师

教学达成目标

1. 熟悉基本的机器学习和数据分析概念

2. 熟悉深度学习相关的基本概念

3. 能够搭建常见的实用深度学习模型,包括图像识别,推荐系统,情感分析,文字生成,聊天机器人,时间序列分析等

4. 能够将这些深度学习模型运用到离线分析的实践生产中


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听完课程+完成作业,综合排名前5的学员,将获得奖学金!奖学金为本门课程报名费全额退返!

听完视频课程+填写课程反馈问卷,将得到来自大数据文摘x稀牛学院官方颁发的结业证书。


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