培训对象: AI初学者、机器学习爱好者、快速上手的开发者、业务部门技术人员。
培训目标:
掌握Keras高层API快速构建神经网络的方法。
能够处理图像、文本等常见数据类型。
理解网络结构设计原则和调优技巧。
具备模型导出和轻量化部署能力。
培训内容介绍:
二、 Sequential模型快速构建: 使用Sequential API堆叠网络层,快速构建全连接网络和卷积网络。
三、 Functional API与多输入输出: 使用Functional API构建复杂网络(多输入、多输出、残差连接)。
四、 数据预处理与增强: 使用ImageDataGenerator进行图像增强,处理文本的Tokenizer和Embedding。
五、 全连接网络实战: 构建全连接网络解决分类和回归问题,理解激活函数和损失函数选择。
六、 卷积神经网络图像分类: 使用Conv2D和MaxPooling2D构建CNN,实现手写数字识别和图像分类。
七、 循环神经网络文本处理: 使用SimpleRNN、LSTM进行情感分析和文本生成。
八、 自编码器与异常检测: 构建自编码器进行数据降维和异常检测,理解重构误差的应用。
九、 模型保存与加载: 保存完整模型、仅保存权重和仅保存架构,实现模型的复用和迁移。
十、 回调函数应用: 使用ModelCheckpoint、EarlyStopping、ReduceLROnPlateau优化训练过程。
十一、 模型转换为TensorFlow Lite: 将Keras模型转换为TFLite格式,部署到移动端和嵌入式设备。
十二、 实战项目:快速原型开发: 从业务需求出发,使用Keras快速构建模型原型并验证效果,最终部署演示。