Keras深度学习要领

• 神经网络原理

  理解人工神经网络的结构与功能，包括层、激活函数和权重。

• Keras API熟练运用

  熟练运用Keras API（顺序式和函数式）来定义、构建和编译深度学习模型。

• 模型训练流程

  掌握深度学习模型训练的机制，包括损失函数、优化算法和反向传播。

• 卷积神经网络 (CNN)

  使用Keras实现CNN用于图像识别任务，理解卷积层和池化层。

• 循环神经网络 (RNN)

  使用Keras实现RNN和LSTM用于序列数据处理任务，例如文本分析。

• 模型评估与优化

  学习评估模型性能、防止过拟合的方法，并应用正则化和回调等技术。

本课程没有先修课程。

目前没有推荐的后续课程。