課程簡介
介紹
人工智慧基礎和 Machine Learning
瞭解 Deep Learning
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深度學習基本概念概述
區分 Machine Learning 和深度學習
深度學習應用概述
Neural Networks概述
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什麼是 Neural Networks
Neural Networks 與回歸模型
瞭解數學基礎和學習機制
構建人工神經網路
了解神經節點和連接
使用神經元、層以及輸入和輸出數據
瞭解單層感知器
監督學習和無監督學習之間的區別
學習前饋和反饋 Neural Networks
瞭解前向傳播和反向傳播
了解長短期記憶 (LSTM)
在實踐中探索復發性 Neural Networks
在實踐中探索卷積 Neural Networks
改進學習方式 Neural Networks
Telecom 中使用的深度學習技術概述
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神經網路
自然語言處理
圖像識別
Speech Recognition
情緒 分析
探索深度學習案例研究 Telecom
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通過即時網路流量分析優化路由和服務品質
預測網路和設備故障、中斷、需求激增等。
即時分析電話以識別欺詐行為
分析客戶行為以確定對新產品和服務的需求
處理大量SMS消息以獲得見解
Speech Recognition 支持電話
即時配置 SDN 和虛擬化網路
瞭解深度學習的優勢 Telecom
探索 Python 的不同深度學習庫
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TensorFlow
硬
使用 TensorFlow 設置 Python 以進行深度學習
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安裝 TensorFlow Python API
測試 TensorFlow 安裝
設置 TensorFlow 進行開發
訓練您的第一個 TensorFlow 神經網路模型
使用 Keras 設定 Python 進行深度學習
使用 Keras 構建簡單的深度學習模型
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創建 Keras 模型
瞭解您的數據
指定深度學習模型
編譯模型
擬合您的模型
使用分類數據
使用分類模型
使用模型
使用 TensorFlow 實現電信深度學習
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準備數據
下載數據
準備訓練數據
準備測試數據
縮放輸入
使用佔位元和變數
最低要求
- 具有 Python 程式設計經驗
- 大致熟悉電信概念
- 基本熟悉統計學和數學概念
觀眾
- 開發人員
- 數據科學家
客戶評論 (5)
examples based on our data
Witold - P4 Sp. z o.o.
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
code examples:-)
Marcin - P4 Sp. z o.o.
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
I liked that the instructor had many pre-written scripts to show off many different aspects of ML and AI. I really enjoyed being able to see live demos of so many ways ML and AI is being used. Much of what we covered was cutting edge technology that is still in its early stages of development.
Matthew Pepper - Motorola Solutions
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
The colab notebooks we get to keep
Palmer Greer - Motorola Solutions
Course - Deep Learning for Telecom (with Python)
The clarity with which it was presented