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2017深度学习框架Tensorflow学习与应用附软件代码讲义 12课

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    发表于 2018-2-8 01:07:33 | 显示全部楼层 |阅读模式

    课程介绍
          近几年深度学习技术在学术界和工业界都得到了广泛的应用和传播。深度学习的传播不仅是由于算法的进步,更是因为深度学习技术在各行各业都取得了非常好的应用效果。深度学习作为一门理论和实践相结合的学科,在新的算法理论不断涌现的同时,各种深度学习框架也不断出现在人们视野。比如Torch,MxNet,theano,Caffe等等。Google在2015年11月9日宣布开源自己的第二代机器学习系统Tensorflow。深度学习是未来新产品和新技术的一个关键部分。在这个领域的研究是全球性的,并且发展很快,却缺少一个标准化的工具。Google希望把Tensorflow做成深度学习行业的标准。
    Tensorflow支持python和c++语言,支持CNN、RNN和LSTM等算法,可以被用于语音识别或图像处理等多项深度学习领域。它可以在一个或多个CPU或GPU中运行。它可以运行在嵌入式系统(如手机,平板电脑)中,PC中以及分布式系统中。它是目前全世界最火爆的深度学习平台(没有之一)。
    课程内容基本上是以代码编程为主,也会有少量的深度学习理论内容。课程会从Tensorflow最基础的图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)等一些最基础的知识开始讲起,逐步讲到Tensorflow的基础使用,以及在Tensorflow中CNN和LSTM的使用。在课程的后面会带着大家做几个实际的项目,比如训练自己的模型去进行图像识别,使用Tensorflow进行验证码的识别,以及Tensorflow在NLP中的使用。

    课程目标
    通过课程学习,掌握Tensorflow深度学习开发框架的基本使用,以及通过实际深度学习编程案例提高编程能力。

    适用人群
    深度学习,人工智能爱好者

    课程目录
    第一课 Tensorflow简介,Anaconda安装,Tensorflow的CPU版本安装。
    第二课 Tensorflow的基础使用,包括对图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)的一些解释和操作。
    第三课 Tensorflow线性回归以及分类的简单使用,softmax介绍。
    第四课 交叉熵(cross-entropy),过拟合,dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。
    第五课 使用Tensorboard进行结构可视化,以及网络运算过程可视化。
    第六课 卷积神经网络CNN的讲解,以及用CNN解决MNIST分类问题。
    第七课 递归神经网络LSTM的讲解,以及LSTM网络的使用。
    第八课 保存和载入模型,使用Google的图像识别网络inception-v3进行图像识别。
    第九课 Tensorflow的GPU版本安装。设计自己的网络模型,并训练自己的网络模型进行图像识别。
    第十课 多任务学习以及验证码识别。
    第十一课 word2vec讲解和使用,cnn解决文本分类问题。
    第十二课 语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型。

    课程展示
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    发表于 2018-2-8 03:02:09 | 显示全部楼层
    2017深度学习框架Tensorflow学习与应用附软件代码讲义 12课 [修改]
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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-2-8 10:22:51 | 显示全部楼层
    RE: 2017深度学习框架Tensorflow学习与应用附软件代码讲义 12课 [修改]
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    发表于 2018-2-8 11:18:32 | 显示全部楼层
    最近在学深度学习框架Tensorflow
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    发表于 2018-2-8 16:19:54 | 显示全部楼层
    学习tensorflow的好课程
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  • TA的每日心情

    2018-4-1 10:18
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    发表于 2018-2-8 19:55:45 | 显示全部楼层
    Thanks for sharing very well
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-3-13 22:37
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    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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