玩转机器学习之神经网络，系统入门算法工程师

玩转机器学习之神经网络，系统入门算法工程师资源介绍:

玩转机器学习之神经网络，系统入门算法工程师

课程主要针对想当算法工程师的人,核心是不光讲理论，更教你怎么用。很多人学AI最大的问题是“一看就会，一用就废”，课程就是为了解决这个。从基础开始，一步步带你掌握深度学习到底怎么回事，最后能自己动手解决实际问题。

主要项目包括：

手把手搭一个自己的卷积模型MoocTrailNet，用手势识别验证
用GRU做语音命令词识别
用DCGAN生成人脸图片
用Transformer做G2P模型（就是字母转发音的对齐效果）
复现一个半监督学习模型
学完这门课，你对深度学习不光知道是咋回事，还能明白背后的原理，遇到实际问题知道怎么下手解决，面试的时候也能说出点实在的东西。

本课程适合对深度学习感兴趣、想系统入门的人。需要先了解机器学习的基本概念，熟悉Python语法和PyTorch的基础操作。

资源目录:

资料代码

第9章 深度学习新范式：半监督学习.zip

第8章 数据不够怎么办？迁移学习来帮忙.zip

第7章 赋予模型认知能力：注意力机制.zip

第6章 深度学习新思路： GAN网络.zip

第5章 为序列数据而生：RNN系列.zip

第4章 图像处理利器：卷积神经网络.zip

第3章 深度学习基础组件精讲.zip

第2章 入门必修：单、多层感知机.zip

第1章 初识深度学习.zip