全球名校AI课程库（41）| WUSTL · 深度神经网络应用全案例实操系列课程『Applications of Deep Neural Networks』
课程标题虽为【深度神经网络应用】，但实际内容覆盖多个领域：Python、Pandas、特征工程、深度学习、NLP、CV、强化学习、时间序列、安全和数据生成等。
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课程介绍
深度学习允许神经网络以类似于人脑功能的方式学习信息的层次结构，是令人兴奋的新兴技术，通过结合先进的训练技术和神经网络架构，创建可以处理表格数据、图像、文本和音频作为输入/输出的神经网络。
T81-558 虽然课程标题为【深度学习网络应用实战】，但实际内容覆盖 Python基础、pandas数据处理、特征工程、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习多个领域，涵盖了计算机视觉、时间序列、安全、自然语言处理 (NLP) 和数据生成方向的应用。
本课程以实战为主，Jeff Heaton 教授依托于主流工具库，对深度学习和场景应用做了详细的实战讲解，可以帮助大家精准构建从数据到建模应用的全链条实战技能。
课程使用 Python 编程语言通过 Google TensorFlow 和 Keras 实现深度学习。课程学习之前无需了解 Python，但是熟悉至少一种编程语言有利于提升学习效率。
课程讲师 Jeff Heaton 是 RGA 数据科学副总裁，华盛顿大学兼职讲师，兴趣包括机器学习、特征工程和这些主题的实际应用。几本知名人工智能书籍的作者，Kickstarter 项目、YouTube 视频的活跃创作者。
课程主题
课程官网发布了课程主题，ShowMeAI 对其进行了翻译。
- Python Preliminaries（Python初探）
- Python for Machine Learning（机器学习中的 Python）
- TensorFlow and Keras for Neural Networks（用于神经网络的TensorFlow和Keras）
- Training for Tabular Data（表格式数据的训练）
- Regularization and Dropout（正则化和Dropout）
- CNN for Vision（用于视觉的CNN）
- Generative Adversarial Networks (GANs)（生成对抗网络 (GANs)）
- Kaggle（Kaggle）
- Transfer Learning（迁移学习）
- Time Series in Keras（Keras处理时间序列）
- Natural Language Processing（自然语言处理）
- Reinforcement Learning（强化学习）
- Deployment and Monitoring（部署和监控）
课程资料 | 下载
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- 📚 作业。.ipynb文件。作业文件和数据文件，覆盖作业1-10。
课程视频 | B站
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作者：ShowMeAI内容团队
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