深度学习
NN/CNN 与迁移学习。
30 分钟
深度学习
神经网络用于图像、文本等非结构化数据;需更多数据与算力。 路线图节点精简;本课扩展实验到生产的完整数据科学路径。
学习目标
- NN 架构直觉
- CNN/RNN 场景
- 过拟合与正则
- Transfer learning
核心概念
本课对齐 /roadmaps/ai-data-scientist 对应节点。
示例
import torch
model = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(784, 128), torch.nn.ReLU())
练习
- 在路线图页面定位本课覆盖的节点
- 完成一个最小示例或文档交付
- 写 2 条与 CodeRoadMap 的对照笔记
小结
深度学习(ads-deep)完成后进入下一课。
加载本节练习…