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admin 发表于 2020-12-19 17:08:42
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本期课程将于4月1日开始。课程持续时间大约为14周。$ i8 n a. C8 d% n) a+ d
8 P7 c/ h) `' `0 i0 a授课对象:2 K r/ z, e$ t4 Z. y
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。
5 w5 i, L8 Y) M& Y6 t6 j. z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
# J' V/ Q2 K C' v- u0 j
1 e" X+ [ c! T* U4 C课程环境:& q$ c% i6 p: Q* m" w# F7 b- f
Windows10 + Anaconda/ K$ e$ |: _% s. y: v, z5 L, i( @
+ N' T) A( c/ F0 z0 g, s
收获预期:
0 u& c9 y) k$ O* x. |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
0 d# _5 k1 _1 ~# P! j _; }0 u* ~- ?+ ~$ T7 F: F$ ?
讲师简介:: h2 O0 c V1 a! 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 O# j3 q* R1 t1 \0 V' I
6 T$ [. N! T3 X3 {
课程大纲: u8 o1 g/ m. c7 ?" e1 ~0 |* z
第一课 Tensorflow简介,Anaconda安装,Tensorflow的CPU版本安装。
3 A& H# D8 R" v, @. U8 f% Z0 V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。1 p& {+ Q9 c) C' i; H* J0 S
第三课 Tensorflow线忄生回归以及分类的简单使用。* s- T9 g2 C7 P: P' c; m
第四课 softmax,交叉熵(cross-entropy),dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。0 s' Y# [" Z5 C& b9 @; U
第五课 卷积神经网络CNN的讲解,以及用CNN解决MNIST分类问题。
4 H; n* z! Y/ h8 t第六课 使用Tensorboard进行结构可视化,以及网络运算过程可视化。
, a8 I! g$ K& h8 k1 ~$ _第七课 递归神经网络LSTM的讲解,以及LSTM网络的使用。" O* K/ P C5 I: P) q4 r
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。
, I1 G' m) R$ p5 C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。
9 }1 `! w& v8 x* A/ q4 h第十课 使用Tensorflow进行验证码识别。
/ w: H; U( m) k- g) w) y第十一课 Tensorflow在NLP中的使用(一)。' E) L$ F( X- F( l
第十二课 Tensorflow在NLP中的使用(二)。
: f" I! B9 }5 c7 M( R) P; I
, ^8 n8 y4 B+ P# \7 j5 p0 K( V4 T
; \) T( E5 l) i/ g. w. z 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。- K" \6 q( ?& b8 Q0 H( s+ q
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。
( M, G" |- @& n! t0 p4 X 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)。6 @, n: Y0 h, S& D+ h: d6 `# N6 m
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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