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工作室项目:Python利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类
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课程介绍

“利用循环神经网络(RNN)对路透社新闻进行分类”是泰迪科技专门为高校在校学员设计的一套实训项目。本项目综合了文本处理、人工智能、TensorFlow深度学习框架等技术,主要使用基于动态路由的RNN模型对路透社新闻进行分类。

本项目数据集包含有11228条新闻,共分成46个主题。做好数据预处理后,定义数据集,将样本数据按照指定批次制作成tf.data.Dataset接口的数据集,然后用动态路由算法聚合信息,通过用IndyLSTM单元搭建RNN模型,最后建立会话,训练网络,并按照数据集的遍历次数训练模型。

通过相对较短的时间完成一个人工智能中最基础最常见的任务,向学生展示人工智能应用中的分析流程,使学生对人工智能在现实中的应用有一个整体的了解和掌握。通过本项目的学习,学员不仅能够掌握主流的深度学习开源框架TensorFlow,同时还为从事人工智能累积了人工智能项目的方法、流程和经验。

本项目采用“技术顾问”+“项目经理”+“学员”的团队组织模式,以完全企业化的方式与学生进行交流。学员在项目进行中,能熟悉企业的工作环境,在规定时间内完成项目需求、提升专业技术、锻炼团队协作能力与沟通能力。

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