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深度學習入門 - 疫情期間網民情緒識別(Text_CNN網絡模型)

制作完成于2020-5-7

價格 ¥ 269.00
抱歉,該課程為限制課程,請聯系客服
課程介紹

> SiKi學院 A計劃

A計劃內所有課程不單獨出售
加入A計劃可在有效期內獲取所屬方向的所有收費課程

Unity A計劃 Unreal A計劃 JavaEE A計劃
永久版 永久版 暫無
一年期 一年期 一年期

> 課程簡介

本次課程中將會帶領大家了解并入門深度學習。并且使用深度學習去完成?疫情期間網民情緒識別?的案例,此案例為DataFountain的比賽題目。

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本此課程使用TensorFlow框架。并且帶你大家從0開始搭建簡單深度學習框架?,包括網絡的構建,損失函數構建,損失函數優化,模型持久化,模型可視化,模型預測,模型訓練等等。

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使用TextCNN網絡來帶領大家入門深度學習。因為Text_CNN網絡是神經網絡算法CNN卷積神經網絡算法的結合,包括卷積,全連接,高階特征等等,讓大家掌握神經網絡與卷積神經網絡的構建,并且為后面的深度學習進階課程打下堅實的基礎。

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本次案例中也會了解到Jieba分詞工具的使用。Tensoflow創建詞典并保存 ,詞向量的理解


> 課程內容

  • TensorFlow的安裝
    • TensorFlow-CPU的安裝
    • TensorFlow-GPU的安裝
    • 對比GPU與CPU的運行速度
  • 預處理疫情期間網民情緒識別的數據
    • 數據背景分析
    • 特征篩選
    • 詞向量的理解
  • Text_CNN網絡結構講解
    • 卷積
    • 池化
    • 神經網絡計算流程
    • 高階特征與表示學習
    • 激活函數
    • 文本處理-詞向量
  • 書寫Text_CNN網絡代碼
    • 構建模型算法框架
    • 模型輸入
    • id詞向量轉化 - Embedding_LookUp
    • 卷積代碼詳細講解
    • 神經網絡代碼詳細講解
    • 損失構建
    • 優化損失
    • TensorBoard模型可視化
      • 回顧整體流程
    • 模型持久化
    • 模型恢復
  • 模型的訓練與預測
    • train
    • eval
  • 結束
    • 課程總結

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> 所需前置知識

人工智能 - 機器學習進階 - 邏輯回歸

人工智能 - 機器學習進階 - 線性回歸

Python零基礎入門學習2020最新版(SiKi)


> 適宜人群

對Python人工智能感興趣的同學~


> 注意事項


> 常見問題

  • 什么是限制課程
    • 限制課程是指,僅可以通過加入A計劃來觀看的課程
  • 如何聽課
  • 課程有效期
    • 限制課程的課程有效期與您的A計劃有效期相同
  • 班群說明
    • 限制課程的班群即為您的A計劃專屬群
  • 退課說明
    • 限制課程原則上不進行退課,特殊情況請聯系客服

> 關于我們

# 什么是A計劃

  • 提供完整的視頻學習路線
    • 從入門到就業的大量內部課程
    • 專屬QQ交流群
    • 與游戲行業中的同僚們交流經驗、分享干貨
  • 有效期內所屬方向課程持續更新

# SiKi學院

SiKi學院(www.wfzcgm.com)每周更新大量編程視頻教程。(游戲開發、移動開發、Unity、虛幻Unreal、Java、Web開發、JavaEE、C語言、Python、C++、VB、JavaScript、C#、PHP、SQL、Objective-C、Go、Swift、數據挖掘、搜索算法、全棧工程師、Hadoop、區塊鏈、人工智能、前端開發、Android、iOS、服務器端編程、大數據、Linux、UI設計、游戲美術、3DSMax、Maya)

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授課教師

SIKI學院老師

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