课程介绍

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  王琛

  CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

  王琛，《深度学习原理与TensorFlow实践》作者之一，百纳信息技术有限公司人工智能方向负责人。 毕业于英国爱丁堡大学，并获得人工智能专业硕士学位。早年参加信息学奥林匹克竞赛获得河北省第1名、全国三等奖，并保送进入中山大学。大学期间，在ACM竞赛上也屡获佳绩。硕士毕业后就职于百度基础架构部，参与大数据平台研发工作，对大数据分析处理、分布式系统架构等方面都有比较深刻的理解。2014年加入百纳，负责多个项目的研发，自2016年起负责人工智能方向的探索。

• 主题说明

  本课程主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域优秀的计算系统之一，本课程将结合实例介绍使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤，着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。
  
  所有案例均来自讲师团队工作中的亲身实践，所选案例均是深度学习的经典应用，非常具有代表性。

• 适合对象

  有一定的Python语言基础； 对机器学习、深度学习感兴趣； 了解深度学习理论，希望尝试更多工程实践； 对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论。 （转发朋友圈可获得50元优惠券哦！）

• 学习要点

  课程代码：https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook

  所有课时录播视频、课件、学员课堂笔记及问题总结均已上传，请点击：http://edu.csdn.net/course/detail/5222

  报名须知

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  1. 本系列课程6月20日起，每周二、周四晚8点准时开课，一共五次课程哦，记得准时登陆此页面进入直播间观看直播；

  2. 已报名用户，每次开课前都会有短信提醒与邮件提醒，因此还请在报名时填写正确的手机号码及邮箱地址；

  3. 开课后三天内会上传本节课的视频回放，若有已报名但无法观看直播视频的同学放心，回放视频不限时观看，届时直接登陆本报名页面观看回放即可。

  4.转发朋友圈（公众号文章、海报、课程链接）并发送截图给小助手（微信ID：superaihelper）即可领取50元优惠券哦！

   

  第一讲  深度学习与TensorFlow简介

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  1. 深度学习简介

  （1）深度学习的由来

  （2）深度学习的“深”

  （3）深度学习发展趋势

  2. TensorFlow系统简介

  （1）TensorFlow的设计目标

  （2）TensorFlow的核心概念：计算图、Session

  （3）TensorFlow的系统架构及源码结构

  第二讲  TensorFlow基础使用

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  1. 环境准备：TensorFlow安装及常用Python库介绍

  2. 实例解析

  （1）Kaggle平台及Titanic题目介绍

  （2）代码解析，包括数据读入及预处理、构建计算图和训练迭代、存储和加载训练模型等

  3. 传统机器学习的优化技巧

  4. TFLearn、TF-Slim介绍及示例程序解析

  第三讲  图像处理CNN

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  1. 卷积 & 卷积神经网络原理

  （1）卷积操作的由来

  （2）池化

  （3）ReLU

  （4）Dropout

  2. 经典模型介绍及TensorFlow代码解析

  （1）AlexNet：震惊世界的突破

  （2）VGGNet：更深的结构更优秀

  （3）GoogLeNet & Inception：更全面的结构更优秀

  （4）ResNet：飙升的深度

  3. 如何直接使用训练好的Inception做图像识别

  第四讲  图像风格化实现与GAN简介

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  1. CNN应用之图像风格化实例

  （1）量化的风格

  （2）风格化的两种模型

  2. 生成对抗网络GAN介绍

  （1）GAN的基本思想概述

  （2）朴素GAN框架及TensorFlow代码解析

  第五讲  文字处理RNN

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  1. RNN & LSTM 原理

  （1）RNN模型的基本形式

  （2）BPTT算法

  （3）LSTM模型

  2. 语言模型简介

  （1）NGram语言模型

  （2）神经网络语言模型

  （3）循环神经网络语言模型

  3. TensorFlow实现代码生成

  听完本套课程后您将获得以下收益

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  1. 掌握深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法；

  2. 利用TensorFlow从零开始实现完全正确的神经网络；

  3. 强化大家对深度学习及TensorFlow架构的理解，从而运用TensorFlow开发各类相关应用。

  课程咨询及学习交流群

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• 课时安排

   

  

• 参考资料

  参考教材：《深度学习原理与TensorFlow实践》

   

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