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2022届学生的实验步骤

介绍

福建工程学院研究生课程《深度学习技术与应用（138008016）》实验资料

授课老师

刘石坚，博士/副教授，福建工程学院计算机科学与数学学院计算机科学与技术教研室，C4-214，jason.liusj2003@qq.com

支撑

• 福建工程学院研究生教育教改项目，面向国际化人才培养目标的孪生课程改革探索研究（YJG22008）

课程资源

• 主页@泛雅学习通
• 代码@Gitee

实验平台及环境

• Python 3.7
• Jupyter Notebook
• Numpy

实验内容

• 实验0 Python基础和Numpy
  Ch01/Exp0/实验0-Python基础和Numpy.ipynb

• 实验1 神经网络中的逻辑回归
  Ch01/Exp1/实验1-神经网络中的逻辑回归.ipynb

• 实验2 含一个隐藏层的平面数据分类 Course1\W3A1-Planar_data_classification_with_one_hidden_layer.ipynb

• 实验3 深度神经网络实践 Course1\W4A1-Building_your_Deep_Neural_Network_Step_by_Step.ipynb

• 实验4 深度神经网络应用 Course1\W4A2-Deep Neural Network - Application.ipynb

• 实验5 初始化 Course2\W1A1-Initialization.ipynb

• 实验6 正则化 Course2\W1A2-Regularization.ipynb

• 实验7 梯度检查 Course2\W1A3-Gradient_Checking.ipynb

• 实验8 优化方法 Course2\W2A1-Optimization_methods.ipynb

• 实验9 TensorFlow Course2\W3A1-Tensorflow_introduction.ipynb

• 实验10 卷积模型：逐步 Course4\W1A1-Convolution_model_Step_by_Step_v1.ipynb

• 实验11 卷积模型：应用 Course4\W2A1-Convolution_model_Application.ipynb

• 实验12 残差网络 Course4\W2A1-Residual_Networks.ipynb

• 实验13 使用MobileNet迁移学习 Course4\W2A2-Transfer_learning_with_MobileNet_v1.ipynb

• 实验14 基于YOLO的汽车检测 编辑 Course4\W3A1-Autonomous_driving_application_Car_detection.ipynb

• 实验15 使用U-Net进行图像分割 Course4\W3A2-Image_segmentation_Unet_v2.ipynb

• 实验16 人脸识别 Course4\W4A1-Face_Recognition.ipynb

• 实验17 带有神经风格迁移的艺术生成 Course4\W4A2-Art_Generation_with_Neural_Style_Transfer.ipynb

• 实验18 一步步构建循环神经网络 Course5\W1A1-Building_a_Recurrent_Neural_Network_Step_by_Step.ipynb

• 实验19 恐龙岛-字符级语言模型 Course5\W1A2-Dinosaurus_Island_Character_level_language_model.ipynb

• 实验20 LSTM的爵士即兴演奏 Course5\W1A3-Improvise_a_Jazz_Solo_with_an_LSTM_Network_v4.ipynb

• 实验21 对词向量的操作 Course5\W2A1-Operations_on_word_vectors_v2a.ipynb

• 实验22 情绪化 Course5\W2A2-generateTestCases.py

• 实验22 情绪化 Course5\W2A2-Emoji_v3a.ipynb

• 实验23 注意神经机器翻译 Course5\W3A1-Neural_machine_translation_with_attention_v4a.ipynb

• 实验24 触发词检测 Course5\W3A2-Trigger_word_detection_v2a.ipynb

• 实验25 使用TensorFlow实现Transformers Course5\W4A1-C5_W4_A1_Transformer_Subclass_v1.ipynb

• 实验26 Transformer网络应用：命名实体识别 Course5\W4A2-Transformer_application_Named_Entity_Recognition.ipynb

• 实验27 Transformer网络应用: 问答 Course5\W4A3-QA_dataset.ipynb

• 实验28 Course5\W4A4-Embedding_plus_Positional_encoding.ipynb