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Tensorflow进阶项目系列

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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课程状态: 已完结
18/18
适合人群:所有人
课程介绍
本课程上半部分会从Tensorflow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。
课程收益

学会Tensorflow的一些高级应用,如TFRecord,Slim,队列等。并学会使用Tensorflow完成图像识别,验证码识别,文本分类,语音分类等项目。

第一章:保存载入模型,使用inception-v3进行图像识别
第二章:Tensorflow的GPU版本安装,设计自己的图像识别模型
第三章:多任务学习以及验证码识别
第四章:word2vec讲解和使用,CNN解决文本分类
第五章:语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型
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