《人工智能应用基础》 课件——模块八 深度学习概述.pptxVIP

BasisofArtificialIntelligenceApplication;GANs:

哪一个为原始图像？;任务八：深度学习模型训练;1.了解神经网络的概念

2.了解深度学习及卷积、池化、全连接等相关概念

3.了解生成对抗网络及应用

4.能训练深度学习模型

5.培养质量意识与工匠精神

;1、神经网络的概念

2、深度学习相关概念

3、生成对抗网络及应用

4、任务八：深度学习模型调参;人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）也简称为神经网络（NN），是一种参照大脑工作机制进行信息处理的数学模型，由大量简单处理单元经广泛连接而组成，是对人类大脑神经元联接结构的模拟和简化。;;;;1、神经网络的概念

2、深度学习相关概念

3、生成对抗网络及应用

4、任务八：深度学习模型调参;深度学习（Deeplearning）是机器学习的一个子集，通常指三层及以上的神经网络。神经网络从大量数据中“学习”，并试图模拟人脑的行为。单层神经网络也能进行近似预测，但额外的隐藏层有助于优化网络、提高精度。;当小狗的图片（数字化信息）被送入卷积神经网络时，需要通过多次的卷积（convolutional）?池化（pooling）运算，

最后通过全连接层（fully-connectedlayer），输出为属于猫狗等各个动物类别的概率。;;;;卷积神经网络工作过程;卷积神经网络工作过程;;;;1、神经网络的概念

2、深度学习相关概念

3、生成对抗网络及应用

4、任务八：深度学习模型调参;生成对抗网络（Generativeadversarialnetworks，GAN）由IanJ.Goodfellow等人于2014年提出，是深度学习领域的一个重要生成模型，由生成模型（GenerativeModel）和判别模型（DiscriminativeModel）的互相博弈学习产生很好的输出。;;生成人脸照片;;;;1、神经网络的概念

2、深度学习相关概念

3、生成对抗网络及应用

4、任务八：深度学习模型调参;任务八：深度学习模型训练;实验区域;超参数分析;参数设置与调试;;;《人工智能应用基础》