深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程【22课时】

冰点也疯狂

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深度学习框架Tensorflow案例实战视频培训课程概况： Tensorflow是谷歌开源的深度学习（包括机器学习）框架，伴随着人公智能业的兴盛其大名早已响彻云霄。本课程从Tensorflow安装开始讲起，从基本计算结构到深度学习各大神经网络，全程案例代码实战，一步步带大家入门如何使用深度学习框架Tensorflow，玩转Tensorflow模型训练、等所有知识点。
课程收益：
' Z+ v% x/ M5 H: B, ]: t    1.掌握深度学习框架Tensorflow的基本语法
3 W& ]  h- \1 p    2.熟练使用Tensorflow进行数据处理
    3.掌握神经网络构建方法，构建各种网络架构
    4.掌握Tensorflow在卷积网络与自然语言处理中的应用方法
    5.掌握Tensorflow的可视化展示方法
3 T( S- V* R; y( m" O0 k5 w9 j
. o, ?* @* a- v4 O课程大纲：
  第1章:Tensorflow基本操作
    1.Tensorflow简介与安装
    2.Tensorflow中的变量
    3.变量常用操作
- x% G2 T; a3 `    4.实现线性回归算法
9 l; @% j# @+ s/ b7 d9 C7 f    5.Mnist数据集简介
* N  N& c! M; Y8 J8 P% u    6.逻辑回归算法
5 F  ]0 ]; X, M6 B  第2章:Tensorflow卷积神经网络
    1.神经网络结构
' p! C8 b' p5 D    2.卷积网络结构基本定义
    3.卷积神经网络迭代
    4.Cifar-10图像分类任务
" D. r4 q. {: w( V4 x) m1 U# `  第3章:卷积神经网络实战-猫狗识别
. Y% ^# Q+ v: P/ q% [    1.猫狗识别任务概述
, |1 j( z) B; F2 M    2.猫狗识别数据读取
9 }9 @+ O  r1 e$ Y: [, @9 }. ^: L4 \    3.猫狗识别网络架构
    4.网络迭代训练
    5.猫狗测试网络效果
7 x1 P' M$ O. ^8 r" {  第4章:RNN递归神经网络实战
# s' \9 H% G  u9 k+ c: o8 a    1.RNN网络基本架构
    2.实现RNN网络架构
$ K/ _6 D; I2 R. G/ H- ~. K1 ~    3.RNN实现自己的小demo
# v3 j7 n' g* ]% r- Y/ c, k( r    4.RNN预测时间序列
  第5章:致敬经典：ALEXNET网络实战
/ |" @3 k: x' W3 U7 x    1.Alexnet环境配置     2.Alexnet数据读取与参数设置
    3.Alexnet网络结构定义
1 S! A% Y) _2 I) F0 F( W    4.Alexnet加载训练好的参数
  第6章:Tensorboard可视化展示
    1.Tensorboard可视化展示  
    2.Tensorboard展示效果
    3.Tensorboard统计可视展示
    4.Tensorboard参数对结果影响展示
4 t# j9 u7 }7 n5 \  第7章:tfrecord制作自己的数据集
8 ?1 A! o5 X' K* v- p, j    1.tfrecord生成自己的数据集
! r* E- s; s* c5 z    2.tfrecord读取数据
6 w" ~1 o& Z) l. x( ?    3.tfrecord生成数据源  
  x+ c# t; B( B    4.加载tfrecord进行分类任务
  第8章:CNN应用于文本分类任务
3 m; V& d" s* ~* h' o    1.文本分类任务特征定义
7 y, t, g+ z8 F( e    2.卷积网络定义
    3.CNN应用于文本分类任务
- ]' E/ V' y0 {& ~1 n! h) N    4.完成预测分类任务
3 r0 {* z/ j9 A- t9 O1 \  第9章:resnet残差网络
    1.resnet网络原理  
) K* l& j* v, _    2.resnet网络流程设计
; [4 b# {! ~9 W: ]    3.残差网络实现细节
  第10章:验证码识别实战
    1.验证码数据生成
) x) ^& J5 L* W  K+ D& |7 a8 O    2.构造网络的输入数据和标签
    3.卷积网络模型定义
    4.迭代及测试网络效果

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很棒的教程～～