深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow學(xué)習(xí)與應(yīng)用視頻教程下載
 

 

 

 

課程介紹：

深度學(xué)習(xí)作為一門理論和實(shí)踐相結(jié)合的學(xué)科，在新的算法理論不斷涌現(xiàn)的同時(shí)，各種深度學(xué)習(xí)框架也不斷出現(xiàn)在人們視野。比如Torch，MxNet，theano，Caffe等等。Google在2015年11月9日宣布開源自己的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)Tensorflow，深度學(xué)習(xí)是未來新產(chǎn)品和新技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵部分。在這個(gè)領(lǐng)域的研究是全球性的，并且發(fā)展很快，卻缺少一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的工具。Google希望把Tensorflow做成深度學(xué)習(xí)行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。

TensorFlow是谷歌基于DistBelief進(jìn)行研發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),其命名來源于本身的運(yùn)行原理， Tensorflow支持python和c++語言，支持CNN、RNN和LSTM等算法，可以被用于語音識(shí)別或圖像處理等多項(xiàng)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。它可以在一個(gè)或多個(gè)CPU或GPU中運(yùn)行。它可以運(yùn)行在嵌入式系統(tǒng)(如手機(jī)，平板電腦)中，PC中以及分布式系統(tǒng)中。它是目前全世界最火爆的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)(沒有之一)。

此套深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow學(xué)習(xí)與應(yīng)用視頻教程內(nèi)容基本上是以代碼編程為主，也會(huì)有少量的深度學(xué)習(xí)理論內(nèi)容。課程會(huì)從Tensorflow最基礎(chǔ)的圖(graphs),會(huì)話(session),張量(tensor),變量(Variable)等一些最基礎(chǔ)的知識(shí)開始講起，逐步講到Tensorflow的基礎(chǔ)使用，以及在Tensorflow中CNN和LSTM的使用。在課程的后面會(huì)帶著大家做幾個(gè)實(shí)際的項(xiàng)目，比如訓(xùn)練自己的模型去進(jìn)行圖像識(shí)別，使用Tensorflow進(jìn)行驗(yàn)證碼的識(shí)別，以及Tensorflow在NLP中的使用。課程環(huán)境：Windows10 + Anaconda。

 
適用學(xué)習(xí)對(duì)象：

對(duì)深度學(xué)習(xí)人工智能感興趣，想了解深度學(xué)習(xí)實(shí)踐的朋友，學(xué)習(xí)者需要略有python開發(fā)和深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的基礎(chǔ)


深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow學(xué)習(xí)與應(yīng)用視頻教程包括：視頻+代碼


深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow學(xué)習(xí)與應(yīng)用視頻教程目錄結(jié)構(gòu)介紹：

第一課 Tensorflow簡介，Anaconda安裝，Tensorflow的CPU版本安裝。

第二課 Tensorflow的基礎(chǔ)使用，包括對(duì)圖(graphs),會(huì)話(session),張量(tensor),變量(Variable)的一些解釋和操作。

第三課 Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用。

第四課 softmax，交叉熵(cross-entropy)，dropout以及Tensorflow中各種優(yōu)化器的介紹。

第五課 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的講解，以及用CNN解決MNIST分類問題。

第六課 使用Tensorboard進(jìn)行結(jié)構(gòu)可視化，以及網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算過程可視化。

第七課 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM的講解，以及LSTM網(wǎng)絡(luò)的使用。

第八課 保存和載入模型，使用Google的圖像識(shí)別網(wǎng)絡(luò)inception-v3進(jìn)行圖像識(shí)別。

第九課 Tensorflow的GPU版本安裝。設(shè)計(jì)自己的網(wǎng)絡(luò)模型，并訓(xùn)練自己的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像識(shí)別。

第十課 使用Tensorflow進(jìn)行驗(yàn)證碼識(shí)別。

第十一課 Tensorflow在NLP中的使用(一)。

第十二課 Tensorflow在NLP中的使用(二)。

進(jìn)階課程

 

 

 

深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow學(xué)習(xí)與應(yīng)用視頻教程部分資料截圖展示：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

購買過此商品的人還購買過

人工智能視頻教程下載

￥280元

量化投資基礎(chǔ)計(jì)算與模型視頻教程下載

￥0元