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课程时间

本期开课时间：2018年1月20-21日、27-28日共四天

周六上午09:30-12:00  下午 14:00-18:00

周日上午09:30-12:00  下午 14:00-16:00

地址：北京开放大学北校区

课程介绍

第1课：NumPy

介绍数组、轴、向量操作、多维数组、如何沿着某个轴应用一个函数；现实世界一些有趣的例子，比如：金融回报计算（Python带循环的方式和NumPy不带循环的方式对比表明NumPy是多么的简单等）。

第2课：Pandas 

介绍Pandas对象、数据索引和选择、Pandas的数据操作、处理缺失数据、合并数据集：Concat和扩展、聚类和分组、时间序列处理、金融应用示例等。 

第3课：Matplotlib 

包括基本作图类型：线图、条形图、散点图、做图图像、人生游戏示例，金融的随机漫步模拟、Iris数据集可视化等。

第4课：数据探索的综合案例

包括建模概述、数据导论、基本的数据清洗、更多的数据探索、特征工程等。

第5课：Keras基础

介绍模型、层、池化、损失函数、最优化、激活层、Keras技巧包括BatchNormalization、Dropout、正则化等、模型可视化等、用Keras分类CIFAR数据集示例等。  

第6课：迁移学习

包括使用预训练模型、添加和删除层、可训练层、调试模型、VGG 16用于CIFAR等。

第7课：深度学习工具箱

包括数据处理、数据准备、构造模型、拟合模型、测试模型。需要用到本课程所学到的所有技巧。数据包括Kaggle渔业、kaggle分心驾驶、MNIST、CIFAR等。

第8课：TensorFlow基础

介绍用TensorFlow的一个简单线性模型、解释TensorFlow的主要概念包括计算图、变量、常数、最优化、会话对象及使用、保存和加载模型等。

第9课：TensorBoard和调试 

包括TensorBoard和调试，全程实例演示。

第10课：TensorFlow实战：卷积神经网络 

介绍卷积神经网络的理论综述、构造模型等。 

第11课：TensorFlow实战：循环神经网络

包括循环神经网络的理论基础、以及循环神经网络用于全球污染预测。 

Q&A

1.没有基础能不能学？

景略集智的口号是让深度学习民主化，希望普通人都能够应用深度学习。我们的课程对零基础非常友好，直接进入环境是短期内迅速提升最有效的办法。

2.不用先学理论再进行实战吗？

我们学开车，最好的办法是上手练习，开多了就熟悉了，而不是先学习车的结构。深度学习也是一样，重在实战和应用。必须的理论，像是开车的规则，我们会在实战中讲解。

3.两天的时间能学的会吗？

我们往期的两天课程很多同学成功调出自己的模型，相信自己！

4.线上的课程和教材也很多，为什么要报这个课？

现存的教材偏重理论，新手难以消化。在实战中会有各种个性化的问题，线下的课程有接受老师面对面交流指导的机会。自己学习是很枯燥，难以坚持的，这里能和一帮志同道合的朋友有更深的接触，一起学习。