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深度学习入门 - 疫情期间网民情绪识别(Text_CNN网络模型)

制作完成于2020-5-7

价格 ¥ 269.00
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课程介绍

> SiKi学院 A计划

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> 课程简介

本次课程中将会带领大家了解并入门深度学习。并且使用深度学习去完成 疫情期间网民情绪识别 的案例,此案例为DataFountain的比赛题目。

 

本此课程使用TensorFlow框架。并且带你大家从0开始搭建简单深度学习框架 ,包括网络的构建,损失函数构建,损失函数优化,模型持久化,模型可视化,模型预测,模型训练等等。

 

使用TextCNN网络来带领大家入门深度学习。因为Text_CNN网络是神经网络算法CNN卷积神经网络算法的结合,包括卷积,全连接,高阶特征等等,让大家掌握神经网络与卷积神经网络的构建,并且为后面的深度学习进阶课程打下坚实的基础。

 

本次案例中也会了解到Jieba分词工具的使用。Tensoflow创建词典并保存 ,词向量的理解


> 课程内容

  • TensorFlow的安装
    • TensorFlow-CPU的安装
    • TensorFlow-GPU的安装
    • 对比GPU与CPU的运行速度
  • 预处理疫情期间网民情绪识别的数据
    • 数据背景分析
    • 特征筛选
    • 词向量的理解
  • Text_CNN网络结构讲解
    • 卷积
    • 池化
    • 神经网络计算流程
    • 高阶特征与表示学习
    • 激活函数
    • 文本处理-词向量
  • 书写Text_CNN网络代码
    • 构建模型算法框架
    • 模型输入
    • id词向量转化 - Embedding_LookUp
    • 卷积代码详细讲解
    • 神经网络代码详细讲解
    • 损失构建
    • 优化损失
    • TensorBoard模型可视化
      • 回顾整体流程
    • 模型持久化
    • 模型恢复
  • 模型的训练与预测
    • train
    • eval
  • 结束
    • 课程总结

 

 


> 所需前置知识

人工智能 - 机器学习进阶 - 逻辑回归

人工智能 - 机器学习进阶 - 线性回归

Python零基础入门学习2020最新版(SiKi)


> 适宜人群

对Python人工智能感兴趣的同学~


> 注意事项


> 常见问题

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    • 限制课程是指,仅可以通过加入A计划来观看的课程
  • 如何听课
  • 课程有效期
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  • 退课说明
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> 关于我们

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    • 从入门到就业的大量内部课程
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