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编程零基础如何19周掌握深度学习(2)

来源:程序员大咖 2018-06-13 16:13:10

说两句


  在该项目中,你将使用描述统计学和统计检验分析对实验心理学中的典型现象——斯特鲁普效应展开调查,为读者提供直观的数据可视化,并根据实验结果,利用统计推断得出结论。

  项目2:探索泰坦尼克号之谜

  NumPy 与 Pandas 是实现数据科学诸多问题最重要的 Python 库。

  在该项目中,你将选择优达学城提供的泰坦尼克号和棒球运动员中任一数据集,并使用 NumPy 和 Pandas 进行分析,体验从提出问题到发现成果的整个数据分析过程。

  项目3:预测未来房价

  模型的评价指标是机器学习建模过程中非常重要的一环。

  在该项目中你将利用统计分析工具对观测数据建立模型,预测新房屋的销售价格,并评估你的模型的表现好坏。

  项目 4: 你的第一个神经网络

  你将学习使用 Numpy ,从零开始搭建你的第一个神经网络,它将能够预测共享单车的使用情况。

  项目 5: 图片分类

  卷积神经网络是目前计算机视觉领域最佳的方法。这些网络可以检测和识别图像中的物体。

  在这个项目中,你将学习如何在 TensorFlow 中构建卷积神经网络,并教它学会如何识别与分类图片中的物体!

  项目 6: 生成电视剧剧本

  循环神经网络特别适合处理序列型数据,如文本、音乐、时间序列数据等。

  在这个项目中,你将学会使用循环神经网络生成电视剧台词。借助深度学习的力量,你现在也可以是热门电视剧的编剧!

  项目 7: 开发翻译机器人

  神经网络是近年来推动机器翻译发展的重要基石。谷歌翻译和百度翻译的最新版本都使用了深度学习架构,可以自动将文本从一种语言翻译成另一种语言。

  在这个项目中,你将通过“序列到序列学习”,创造一个可以在你与朋友聊天时即时翻译的机器人,再也不用担心语言成为友情的障碍。

  项目 8: 生成人脸

  正如 Yann LeCun 所说,生成对抗网络是深度学习最根本的进步之一。

  在这个项目中,你将使用生成对抗网络(GAN)来生成原创的人脸图像,看看你会“画”出什么样的容颜?
 

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