Python与深度学习
主讲教师：张少宇
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支领域。它学习数据表示的多级方法，强调从连续的层中学习表征数据意义的表示。事实证明了层具备足够规模，将产生魔法般的效果。深度学习在医疗、金融、艺术、无人驾驶等多个领域均取得令人瞩目的成就。 本课程教学目的：掌握深度学习的基本原理和应用技术，熟练使用一种深度学习框架，掌握一种深度学习编程工具。 本课程内容包括：Python基本语法、Python常用模块、深度学习的概念、神经网络的数学基础、神经网络基础、机器学习基础、深度学习用于计算机视觉（卷积神经网络）、深度学习用于文本和序列（循环神经网络）、深度学习API、深度学习应用等。 本课程基于产教融合的AIStudio平台。它集成了深度学习框架和开发界面，方便科研人员高效定义和训练深度学习模型，是进行深度学习实验的最好工具。
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| 学校： | 广东金融学院 |
| 开课院系： | 实验教学中心 |
| 专业大类： | 计算机，统计学 |
| 课程负责人： | 张少宇 |
| 课程英文名称： | Python and Deep Learning |
| 课程编号： | 17525001 |
| 学分： | 2.0 |
| 课时： | 34 |
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 第1课：Python程序设计导论 |
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| 2.1 第2课：Python语言基础 |
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| 3.1 第3课：程序流程控制 |
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| 4.1 第4课：函数和代码复用 |
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| 5.1 第5课：组合数据和数据结构 |
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| 6.1 第6课：输入、输出和文件处理 |
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| 8.1 第7课：数值处理与计算 |
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| 9.1 第8课：字符串和文本处理 |
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| 10.1 第9课：面向对象程序设计基础 |
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| 11.1 第10课：模块和模块化程序设计 |
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| 12.1 第11课：深度学习入门 |
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| 13.1 第12课：卷积神经网络基础 |
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| 14.1 第13课：经典卷积神经网络 |
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| 15.1 第14课：迁移学习 |
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