炼数成金 深度学习Tensorflow框架的学习与应用视频教程

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9 D! }# C9 G, Z% W$ V. ^/ C1 c本期课程将于4月1日开始。课程持续时间大约为14周。

9 H% K( s* m/ H( `! }# S授课对象：
6 g& w6 r' E/ a对深度学习人工智能感兴趣的人，想了解深度学习实践的人。
$ c7 D# u6 o% X8 g学习者需要略有Python开发和深度学习、神经网络基本原理的基础

9 i7 s- q3 b7 }$ z* X4 m课程环境：
Windows10 + Anaconda

0 z9 u6 q  L- P! r6 j3 S收获预期：
掌握Tensorflow和Tensorboard的基本使用，可熟练使用Tensorflow做图像识别及做验证码识别，深度理解和掌握Tensorflow在NLP中的使用

讲师简介：
2 {8 A2 [! ]$ v$ [Ben，一位技术发烧友，拥有多年软件算法开发经验，现任深度学习领域一线工程师，有着丰富的深度学习内训经验和一线实践经验！

# _* L2 f7 B2 Y) w) E& U课程大纲：
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。
6 j+ v: j* Y% B8 ?2 ]2 }: ^第三课 Tensorflow线忄生回归以及分类的简单使用。
3 o8 F8 D" [$ E# A8 Z第四课 softmax，交叉熵(cross-entropy)，dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。
第五课 卷积神经网络CNN的讲解，以及用CNN解决MNIST分类问题。
$ p" X; a' ^/ h8 p第六课 使用Tensorboard进行结构可视化，以及网络运算过程可视化。
. C' R$ P( f  e第七课 递归神经网络LSTM的讲解，以及LSTM网络的使用。
* ^/ v& Z) \- z5 q! h3 h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。
: e, [+ b2 H) G: v& Z! Z# e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 使用Tensorflow进行验证码识别。
第十一课 Tensorflow在NLP中的使用(一)。
2 V7 E: m/ C" x% u* A8 H第十二课 Tensorflow在NLP中的使用(二)。


    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忄生的，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。
% ^  T/ r9 s! C- d* P+ c/ N3 H    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。
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学习了不少知识，感谢楼主！

祝IT直通车越办越好

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楼主辛苦了！

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楼主发贴辛苦了，谢谢楼主分享