先决条件: Python基础，机器学习基础。

您将学到什么

• 理解自动编码器结构

  掌握自动编码器的组成部分和各类变体，包括简单、稀疏、去噪、卷积和变分自动编码器。

• 实现自动编码器

  使用TensorFlow或PyTorch等流行深度学习框架，开发并训练自动编码器模型。

• 提取有效特征

  运用训练好的自动编码器潜在空间，生成源自各类数据的压缩、信息丰富且有用的特征。

• 应用于不同数据集

  应用基于自动编码器的特征提取技术，处理各类数据，包括表格数据和图像数据。

• 评估特征质量

  评估所提取特征的效用，通过考量其对后续机器学习模型性能的影响。