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深度学习框架-TensorFlow从入门到精通

深度学习框架-TensorFlow从入门到精通

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本课程上半部分会从Tensorflow的安装开始,讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。也会补充一些深度学习相关的理论知识,如交叉熵,Softmax函数,各种优化器的算法和应用等内容。 下半部分会讲解几个深度学习的项目,如图像识别,验证码识别,word2vec,语音分类等。

  • 原价  ¥299

  • 特惠价  ¥129

时长    14天          

全款购买 当前学习人数 344 收藏


适用人群

1、对深度学习感兴趣的学员

2、想从事深度学习相关工作的学员

3、想储备深度学习技能的学员


课程目标

1、了解Tensorflow基本框架

2、学会Tensorflow的基本应用,比如优化器的使用

3、学会Dropout的使用等待。

4、学会使用Tensorflow中的卷积神经网络CNN以及长短时记忆网络LSTM

5、学会使用Tensorboard去调试网络

6、学会Tensorflow的一些高级应用,如TFRecord,Slim,队列等。

7、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

讲师介绍

  • 覃老师

    对机器学习、深度学习神经网络等领域有多年开发研究经验,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。

免费视频这么多,为什么还要来大讲台?

智能化

学习任务智能推送

混合式

“图文+视频”混合式课件

答疑快

30分钟问答响应

实战多

3分理论7分实战

包学会

账号长期有效学会为止

课程大纲

第一章:Tensorflow概述
1.1 tensorflow简介
1.2 Anaconda的安装
1.3 Tensorflow的安装
第二章:Tensorflow简单案例
2.1 创建图-启动图
2.2 变量
2.3 fetch and feed
2.4 Tensorflow简单案例
第三章:MNIST讲解
3.1 非线性回归
3.2 MNIST数据集和Softmax讲解
3.3 MNIST数据集分类简单版本
第四章:优化器介绍及使用
4.1 交叉熵(cross-entropy)
4.2 过拟合以及Dropout介绍
4.3 优化器Optimizer
4.4 优化器的使用
4.5 实操:网络优化
第五章:Tensorboard介绍及使用
5.1 Tensorboard网络结构
5.2 Tensorboard网络运行
5.3 Tensorboard可视化
第六章:CNN介绍和应用
6.1 卷积神经网络CNN介绍
6.2 CNN应用于MNIST数据集分类
6.3 实操:调试CNN结构和运行结果
第七章:LSTM介绍和使用
7.1 递归神经网络RNN
7.2 长短时记忆网络LSTM
7.3 LSTM网络程序
7.4 outputs和final state详解
第八章:图像识别
8.1 参数保存
8.2 模型保存
8.3 下载Google图像识别网络inception-v3并查看结构
8.4 实操:使用inception-v3做各种图像的识别
第九章:模型识别
9.1 GPU版本的Tensorflow安装
9.2 Retrain图像识别模型
9.3 实操:使用TFRecord训练图像识别模型
第十章:验证码处理
10.1 生成验证码
10.2 多任务学习
10.3 使用多任务学习完成验证码识别
10.4 检验验证码识别效果
10.5 实操:动手实现验证码识别
第十一章:word2vec介绍和实现
11.1 word2vec介绍和实现
11.2 实操:使用CNN完成文本分类
第十二章:语音信号处理以及完成分类
12.1 语音信号处理
12.2 实操:使用LSTM完成语音分类

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