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前言
第1章 初识深度学习
1.1 深度学习基础理论
1.2 主流深度学习框架介绍
1.3 深度学习开发环境搭建
1.4 构建深度学习模型
【本章知识结构图】
【课后习题】
第2章 深度学习的数据预处理技术
2.1 数据预处理技术
2.2 利用OpenCV进行图像预处理
2.3 利用TensorFlow进行图像预处理
2.4 利用jieba进行文本预处理
2.5 利用Keras进行文本预处理
2.6 案例实训：对业务员工作日报进行文本处理
【本章知识结构图】
【课后习题】
第3章 使用Keras开发深度学习模型
3.1 Keras模型生命周期
3.2 Keras模型类型
3.3 模型可视化
3.4 回调函数
3.5 模型保存及加载
3.6 案例实训：使用Keras预测泰坦尼克号上的旅客是否生存
【本章知识结构图】
【课后习题】
第4章 卷积神经网络及图像分类
4.1 卷积神经网络原理及实现
4.2 迁移学习
4.3 深度强化学习
4.4 案例实训：对CIFAR-10数据集进行图像识别
【本章知识结构图】
【课后习题】
第5章 循环神经网络在文本序列中的应用
5.1 循环神经网络
5.2 Seq2Seq模型
5.3 Transformer模型
5.4 案例实训：中文文本分类
【本章知识结构图】
【课后习题】
第6章 自编码器
6.1 简单自编码器
6.2 稀疏自编码器
6.3 堆栈自编码器
6.4 卷积自编码器
6.5 降噪自编码器
6.6 循环自编码器
6.7 案例实训：使用自编码器建立推荐系统
【本章知识结构图】
【课后习题】
第7章 生成式对抗网络
7.1 生成式对抗网络概述
7.2 生成式对抗网络Keras实现
7.3 案例实训：使用GAN和DCGAN生成数字5图像
【本章知识结构图】
【课后习题】
第8章 模型评估及模型优化
8.1 模型评估
8.2 模型优化
8.3 在tf.keras中进行模型优化
8.4 案例实训1：使用Scikit-learn优化CIFAR-10分类模型
8.5 案例实训2：使用KerasTuner优化CIFAR-10分类模型
【本章知识结构图】
【课后习题】
第9章 深度学习实验项目
9.1 TensorFlow Datasets实验
9.2 tf.data定义高效的输入流水线
9.3 在tf.keras中使用Scikit-learn优化模型
9.4 ImageDataGenerator类图像增强
9.5 CNN模型识别手写数字
9.6 CNN模型检测驾驶员睡意
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