****-2019年人工智能热门案例精讲之歌词生成器-机器学习
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****-2019年人工智能热门案例精讲之歌词生成器-机器学习
学习有效期:永久观看
学习时长:92分钟
学习计划:2天
难度:
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:陈可心
数据科学家
讲师介绍:香港大学硕士。任职经历包括微软中国(Microsoft),今日头条研发中心,联想香港人工智能中心以及联合国亚太分部。现主要工作是利用深度学习实现基于知识图谱的智能问答。
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「你将学到什么?」
GitHub案例讲解,由人工智能数据科学家讲解。本课程从项目实际应用的角度出发,让
初学者学会从0到1搭建人工智能项目,了解模型是如何训练并生成数据的。以及对循环神经网络和卷积神经网络核心技术的讲解,并且案例包含了对神经网络代码的具体分析,让同学们对不同神经网络框架有一个比较全面的了解。
「课程学习目录」
1.基于Torch的9k+高星字符级语言模型 |
2.概述 |
3.图像输入 |
4.循环神经网络歌词生成器 |
5.深层循环神经网络 |
6.字符级语言模型 |
7.代码运行 |
8.训练是样本的演变 |
9.原理分析 |
10.循环神经网络的局限性解析 |
11.RNN内部结构 |
12.如何学习长期依赖关系 |
13.Dropout |
14.代码分析 |
15.优化器 |
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「你可以收获什么?」
1.学会搭建一个基于人工智能的歌词生成器
2.掌握循环神经网络和卷积神经网络的核心技术
3.掌握神经网络的基础架构和代码编写