利用Keras开发深度学习模型教程精讲

本课程旨在帮助你从理论到实践，全面学会李游Keras进行深度学习模型开发。

课程首先介绍深度学习网络的定义、编译、训练和评估流程。然后，我们将深入学习Keras的顺序型API和函数式API模型，并通过实例教你如何进行网络拓扑可视化，以及使用TensorBoard进行模型训练过程可视化。

在模型优化部分，你将学习如何使用回调函数，寻找并保存最优模型。我们将教你如何保存和加载模型，包括使用SaveModel格式和JSON格式进行模型保存。

最后，我们将通过实战项目，教你如何处理实际数据，包括数据导入、缺失值插补、one_hot编码、数据拆分和标准化处理等，并指导你如何定义、编译、训练深度学习网络模型，并进行训练结果可视化。

无论你是计算机科学或相关领域的学生，还是希望使用Keras进行深度学习模型开发的专业人士，或者是对人工智能和深度学习模型开发感兴趣的技术爱好者，这门课程都将为你提供实用的知识和技能。