人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] 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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admin 发表于 2020-12-19 17:08:42
27135 103
4698e8e1f7e79d89635f19afb771ad37.jpg
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。$ y. f* m" c, R

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2 Z! O. s( _, s5 e' w; `

9 i7 s- q3 b7 }$ z* X4 m课程环境:! g6 R6 l) |  O- P( p, E
Windows10 + Anaconda7 j* m* t) h5 o1 x8 Y6 E

0 z9 u6 q  L- P! r6 j3 S收获预期:' P! i8 ~+ }9 m$ k( w" h2 g7 U
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' G' S; }8 Z, @, o) K
/ f2 c4 `# a) `; F' c! C3 u& P
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!8 \) h9 k- r5 k4 o3 A0 i3 m

# _* L2 f7 B2 Y) w) E& U课程大纲:( C0 K6 s0 w6 j% ^3 d  G" e
第一课 Tensorflow简介,Anaconda安装,Tensorflow的CPU版本安装。' }: b$ n6 j$ ]9 S4 U6 o! a
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。) [  a+ L! e: w+ t
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。& B0 Y. j; I0 M
第十课 使用Tensorflow进行验证码识别。4 t$ O3 t. \% c* ^- e
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)。7 v' r( p1 d+ t- t  g- P2 b
" O+ v: ~3 s! o4 r
. p. i) z: G0 }& V. ^$ S: [. b2 \
    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。  d3 [; j$ g, ?: r- g* v, W" m
    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)。. e3 J  j; i9 Y; t0 a! D: j
    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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a1375473 发表于 2020-12-27 01:37:36
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joesala 发表于 2020-12-27 02:03:45
网盘网盘下载网盘下载
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zhouqq126 发表于 2020-12-28 17:58:40
ititititititititititit
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奥特曼 发表于 2020-12-28 21:45:40
学习了不少知识,感谢楼主!
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lsq586 发表于 2020-12-29 10:21:17
祝IT直通车越办越好
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ooolinux 发表于 2020-12-29 10:23:56
1111111111
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zgl7900 发表于 2020-12-29 10:24:10
楼主辛苦了!
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271654589 发表于 2020-12-29 17:50:55
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acmain_chm 发表于 2021-1-1 14:45:32
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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