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Tensorflow基础入门系列

已完结
24/24
适合人群所有人已参加学习2203
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会员立省19.80元, 立即开通>
  • 课程大纲&课件
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课程大纲
本课程上半部分会从Tensorflow最基础的框架开始介绍,从Tensorflow的安装开始,一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识,如交叉熵,Softmax函数,深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。 下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目,如图像识别,验证码识别,word2vec,文本分类,语音分类等。
展开详情
第一章:Anaconda和Tensorflow安装
第二章:Tensorflow的基础使用
第三章:Tensorflow线性回归以及分类的简单使用
第四章:交叉熵,过拟合,dropout以及各种优化器介绍
第五章:Tensorboard结构可视化,网络运算可视化
第六章:卷积神经网络CNN
第七章:递归神经网络LSTM,以及LSTM网络的使用

明星讲师

覃秉丰
数据科学家
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
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