玩转深度学习实战教程

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  • TensorFlow基本用法和常用技巧

    • TensorFlow系统介绍
    • 环境准备、安装以及常用库介绍
    • TensorFlow的计算图与Session会话
    • Tensor与变量
    • TensorBoard可视化
  • Titanic题目实战

    • Kaggle平台介绍
    • Titanic题目介绍
    • 数据读入以及预处理
    • 构建计算图、构建训练迭代过程
    • 执行训练、存储模型、预测分析
  • 卷积神经网络CNN”看懂”世界

    • 图像识别难题
    • CNNs的层架架构
    • 卷积计算与池化运算
    • ReLU与Dropout
    • CNNs技巧总结
  • CNNs实战手写图片识别

    • MNIST 数据集介绍
    • 图片读入与预处理
    • 网络层的构建
    • 模型保存与训练
    • 结果分析,知识总结
  • 循环神经网络RNN”能说会道”

    • 文本理解和文本生成问题
    • 标准RNN模型
    • BPTT算法讲解
    • 灵活的RNN结构
    • TensorFlow实现正弦序列预测
  • LSTM模型以及其他RNN变体

    • RNN与序列问题
    • LSTM基本原理
    • LSTM变形GRU
    • 代码实现讲解
    • 代码实现讲解二
  • 语言模型实战写代码

    • NGram语言模型
    • 神经网络语言模型
    • 循环神经网络语言模型
    • 语言模型写一首诗
    • 模型改进与总结
  • 对话机器人

    • 基于规则的对话系统
    • 基于检索的对话系统
    • 基于生成模型
    • 基于seq2seq的对话机器人
    • 模型生成、训练、分析结果
  • CNN+LSTM看图说话

    • cnn发展
    • 目标识别问题
    • R-CNN到Faster R-CNN
    • 图像摘要问题
    • NIC图像摘要生成算法
  • 损失函数与优化算法

    • 梯度下降算法
    • RMSProp优化算法
    • Adam优化算法
    • softmax类别采样损失函数
    • 损失函数二
    • 损失函数三
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    文本理解和文本生成问题-循环神经网络RNN”能说会道”玩转深度学习实战教程

    课程介绍

    玩转深度学习视频培训课程,详细讲解深度学习的原理和利用深度学习框架TensorFlow进行项目实战。课程通过Kaggle竞赛平台的Titanic问题讲解TensorFlow的基本用法以及问题处理的常用技巧,讲解深度学习图像领域的卷积神经网络CNN和多个经典的网络架构、CNN的应用,讲解自然语言处理领域的RNN、LSTM以及它们的多种变种结构,构建语言模型和对话机器人,介绍损失函数和优化深度学习算法在TensorFlow中的实现。
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