[人工智能] 2017年底深度学习技术框架TensorFlow基于案例实战视频教程附资料 8课

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课程介绍
    本课程是基于TensorFlow深度学习框架应用的实战课程,通过Tesnsorflow基础与一些常见案例结合讲解,使得学员能够上手掌握TensorFlow的基本开发操作,掌握CNN在图像处理识别与物体检查上的原理及应用,与RNN在自然语言处理领域内的应用等。

课程目录
第1课 Tensorflow基础
        知识点1:计算图的概念与使用
        知识点2:张量的概念与使用
        知识点3:Tensorflow与session
       
        实战项目:Tensorflow playground与非线性切分案例
       
第2课 详解深度神经网络案例
        知识点1:线性与非线性模型
        知识点2:多种场景与损失函数
        知识点3:过拟合、学习率与滑动平均模型
       
        实战项目:完成一个深度神经网络案例
       
第3课 卷积神经网络与图像应用
        知识点1:经典数据集与应用
        知识点2:卷积神经网络与图像识别:从LeNet-5到google inception V3
        知识点3:物体检测与google object detection
       
第4课 海量图像训练预处理
        知识点1: Tensorflow TFRecord输入数据格式与数据队列
        知识点2:Tensorflow 图像预处理功能
        知识点3:多线程输入数据处理框架
        知识点4:高效Tensorflow图像应用
       
第5课 循环神经网络与应用
        实战项目:简易循环神经网络案例
        实战项目:LSTM/GRU循环神经网络
        实战项目:自然语言生成建模案例
        实战项目:时间序列预测建模案例
       
第6课 Tensorboard工具与模型优化
        知识点1:Tensorboard简介
        知识点2:命名空间与Tensorboard可视化
        知识点3:模型状态评估与优化
       
        实战项目:Kaggle图像比赛与优化案例
       
第7课 Tensorflow应用案例
        实战项目:基于Tensorflow的图像风格转换案例
        实战项目:基于Tensorflow的DCGAN图像生成案例
       
第8课 Tensorflow之上的工具库
        知识点1:Keras简介
        知识点2:Keras序贯模型与函数式模型
       
        实战项目:Keras图像与自然语言应用案例


课程展示
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