深度学习与TensorFlow 2入门实战

深度学习与TensorFlow 2入门实战
共113节 7566人在学 课程详情
  • 深度学习初见

    • TensorFlow 2初见-1
    • TensorFlow 2初见-2
    • 开发环境安装-1
    • 开发环境安装-2
    • 开发环境安装-3
  • 开发环境全程实录

    • Win10平台实录-1
    • Win10平台实录-2
    • Ubuntu平台实录-CUDA安装
    • Ubuntu平台实录-Anaconda/Python安装
    • Ubuntu平台实录-TensorFlow/PyTorch安装
    • Ubuntu平台实录-PyCharm安装
  • 回归问题

    • 线性回归-1
    • 线性回归-2
    • 回归问题实战-1
    • 回归问题实战-2
    • 手写数字问题-1
    • 手写数字问题-2
    • 手写数字问题-3
    • 手写数字问题初体验-1
    • 手写数字问题初体验-2
    • Tensor数据类型-2
    • Tensor数据类型-2
  • TensorFlow 2基础操作

    • Tensor数据类型-1
    • Tensor数据类型-2
    • 创建Tensor-1
    • 创建Tensor-2
    • 创建Tensor-3
    • 索引与切片-1
    • 索引与切片-2
    • 索引与切片-3
    • 索引与切片-4
    • 索引与切片-5
    • 维度变换-1
    • 维度变换-2
    • 维度变换-3
    • Broadcasting-1
    • Broadcasting-2
    • 数学运算
    • 前向传播(张量)-实战-1
    • 前向传播(张量)-实战-2
    • 前向传播(张量)-实战-3
    • 前向传播(张量)-实战-4
  • TensorFlow 2高阶操作

    • 合并与分割
    • 数据统计
    • 张量排序-1
    • 张量排序-2
    • 填充与复制
    • 张量限幅-1
    • 张量限幅-2
    • 高阶操作-1
    • 高阶操作-2
  • 神经网络与全连接层

    • 数据加载-1
    • 数据加载-2
    • 数据加载-3
    • 测试(张量)-实战
    • 全连接层-1
    • 全连接层-2
    • 输出方式
    • 误差计算-1
    • 误差计算-2
    • 误差计算-3
  • 随机梯度下降

    • 梯度下降-简介-1
    • 梯度下降-简介-2
    • 函数优化实战
    • 手写数字问题实战(层)-1
    • 梯度下降-简介-2
    • 梯度下降-简介-2
    • TensorBoard可视化-1
    • TensorBoard可视化-2
  • Keras高层接口

    • Keras高层API-1
    • Keras高层API-2
    • Keras高层API-3
    • 自定义层/网络-1
    • 自定义层/网络-2
    • 模型加载与保存
    • CIFAR10自定义网络实战-1
    • CIFAR10自定义网络实战-2
    • CIFAR10自定义网络实战-3
  • 过拟合

    • 过拟合
    • 交叉验证-1
    • 交叉验证-2
    • Regularization
    • 动量与学习率
    • Early-stopping和Dropout
  • 卷积神经网络

    • 什么是卷积-1
    • 什么是卷积-2
    • 什么是卷积-3
    • 什么是卷积-4
    • 卷积神经网络-1
    • 卷积神经网络-2
    • 卷积神经网络-3
    • 卷积神经网络-4
    • 池化与采样
    • CIFAR100与VGG13实战-1
    • CIFAR100与VGG13实战-2
    • CIFAR100与VGG13实战-3
    • CIFAR100与VGG13实战-4
  • 循环神经网络RNN

    • 序列表示方法-1
    • 序列表示方法-2
    • 循环神经网络层-1
    • 循环神经网络层-2
    • RNNCell-1
    • RNNCell-2
    • RNN情感分类问题实战-IMDB数据集
    • RNN情感分类问题实战-单层RNNCell
    • RNN情感分类问题实战-网络训练
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    • RNN情感分类问题实战-层方式
    • 梯度弥散与梯度爆炸
    • LSTM原理-1
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    课时介绍

    TensorFlow 2初见

    课程介绍

    亚洲排名第1的新加坡国立大学AI团队倾情打造,资深研究员龙龙老师主讲,帮助人工智能、深度学习初学者快速、深刻理解深度学习算法原理与实践。

    【莫烦老师】权威推荐:在教学中,龙龙老师以简短高效的方式,从深度学习的多个角度向我们展开了论述,非常适合想对深度学习有全方位了解的朋友。
    【爱可可-爱生活】友情分享了我们的课程Github链接!

    课程特色:
    1. 通俗易懂,快速入门
    对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解,学员不需要任何机器学习基础,只需要写过代码即可轻松上手。
    2. 实用主导,简单高效
    使用最新的TensorFlow 2版本教学,比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%。
    3. 案例为师,实战护航
    基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集,从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。
    4. 持续更新,永久有效
    一次购买,永久有效。深度学习课程会持续更新下去,内容和学术界最前沿算法保持同步。



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