资源简介

适合人群：

想自己动手实践深度学习的人，想从事深度学习相关工作的人。

你将会学到：

Keras课程会分为上下两部分，上半部分课程会一步一步从Keras环境安装开始讲解，并从最基础的Keras实现线性回归，非线性回归，手写数字分类模型开始讲起。逐步讲到一些深度学习网络的应用如CNN，LSTM。下半部分会使用Keras完成一些实际项目的应用。

课程简介：

     近几年各种深度学习框架涌现，大家可能很难从众多的深度学习框架中选择一个合适的框架进行学习。对于深度学习的初学者，或者觉得Tensorflow,Caffe等框架学习困难难以上手的人，可以考虑学习Keras。

     Keras是一种高度模块化，使用简单上手快，合适深度学习初学者使用的深度学习框架。Keras由纯Python编写而成并以Tensorflow、Theano以及CNTK为后端。Keras为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。

资源目录

——————\计算机教程BTDLG\17-51CTO\117-深度学习框架-Keras基础入门系列视频课程
├─第01章 Keras简介，Keras安装。
│   ├─1-1 1.Keras介绍.mp4            4.29MB
│   ├─1-2 2.Anaconda的安装.mp4            9.37MB
│   ├─1-3 3.Tensorflow的安装.mp4            5.15MB
│   └─1-4 4.Keras的安装.mp4            7.33MB
├─第02章 Keras实现线性回归，非线性回归，手写数字分类。
│   ├─2-1 5.实现线性回归.mp4            19.96MB
│   ├─2-2 6.实现非线性回归.mp4            18.1MB
│   ├─2-3 7.MNIST数据集以及Softmax介绍.mp4            8.88MB
│   └─2-4 8.MNIST分类程序.mp4            15.21MB
├─第03章 交叉熵，过拟合，dropout，正则化以及优化器介绍。
│   ├─3-1 9.交叉熵的介绍和应用.mp4            69.98MB
│   ├─3-2 10.过拟合,Dropout,正则化介绍.mp4            72.6MB
│   ├─3-3 11.google神经网络小工具.mp4            110.58MB
│   ├─3-4 12.Dropout应用.mp4            52.45MB
│   ├─3-5 13.正则化应用.mp4            26.53MB
│   └─3-6 14.优化器介绍及应用.mp4            106.44MB
├─第04章 卷积神经网络CNN的讲解及应用。
│   ├─4-1 15.卷积神经网络介绍.mp4            120.41MB
│   └─4-2 16.CNN应用于手写数字识别.mp4            46.88MB
├─第05章 递归神经网络LSTM的讲解及应用。
│   ├─5-1 17.递归神经网络RNN.mp4            36.42MB
│   ├─5-2 18.长短时记忆网络LSTM.mp4            77.51MB
│   ├─5-3 19.RNN应用.mp4            33.44MB
│   └─5-4 20.模型的保存和载入.mp4            38.26MB
├─资料
│   └─1-1、学员资料.zip            3.1MB

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