TensorFlow环境搭建及基本使用
MNIST数据集
LeNet网络模型及应用
将深度学习应用于实践的能力
轻松入门Tensorflow
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轻松入门Tensorflow
以手写数字识别为例，介绍TensorFlow框架实战。
从数据集读取、数据增强、卷积神经网络构建、超参数设置、模型训练、模型保存、验证集测试以及模型调优等，
完整再现深度学习实战的完整过程。
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架构师
"AI+遥感"团队负责人
曾在Nokia，Trimble等担任软件工程师，架构师等职，目前在一家大数据公司担任遥感团队技术负责人，主要负责“AI+遥感”研发，利用人工智能的手段去实现遥感影像的自动化解译。
"AI+遥感"团队负责人
曾在Nokia，Trimble等担任软件工程师，架构师等职，目前在一家大数据公司担任遥感团队技术负责人，主要负责“AI+遥感”研发，利用人工智能的手段去实现遥感影像的自动化解译。
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适用人群
具有简单的Python编程经验，已熟悉深度学习基本概念，但缺乏动手深度学习实战经验的人员！也适合于无深度学习基础但具有强烈好奇心，想先实战再补充理论的学员！
课程介绍
以手写数字识别为例，介绍TensorFlow框架实战。
从数据集读取、数据增强、卷积神经网络构建、超参数设置、模型训练、模型保存、验证集测试以及模型调优等，
完整再现深度学习实战的完整过程。
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