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
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- J0 }2 B* g* p; |; M本期课程将于4月1日开始。课程持续时间大约为14周。
# L  ^; g" h+ c  Z" O* M9 `3 L8 L6 q
& W! s- B/ J( g, g授课对象:6 `- o- E# w- x* ^
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。4 R; u) O3 J: [9 \& H- ^
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1 S# K( s4 W* [( E/ c
* d! L' a) y- W+ R9 q8 j  [+ e5 W
课程环境:
# s1 n: D7 m' f  bWindows10 + Anaconda. _" z( c  ?) h$ I9 L3 h$ q. @: }

+ u( [: _; C$ J8 \! d4 a- H收获预期:
" R) z1 @, P4 O( s& L5 [$ z' S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
6 ?/ _# ]  _: u4 p- ]: g/ U1 y) V( k- A1 W$ k' D% x, B5 J
讲师简介:
& y+ n1 }2 j% S% `, f  X4 IBen,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 {9 n. o: C( }
0 p6 J2 i1 U  @% v( s6 Y  t& ~
课程大纲:
% V/ p( [( H4 h9 N, W- b第一课 Tensorflow简介,Anaconda安装,Tensorflow的CPU版本安装。1 d9 }2 a* T% H, U' Q. P+ B
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。4 e+ T5 t2 h3 U" L/ R$ L  Q6 L% u% J" n5 C
第三课 Tensorflow线忄生回归以及分类的简单使用。) r7 O: u- t! J& ?) p0 A4 F
第四课 softmax,交叉熵(cross-entropy),dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。( _2 ]8 s+ Z$ K
第五课 卷积神经网络CNN的讲解,以及用CNN解决MNIST分类问题。8 Q! t3 z5 \1 b) `. T+ \7 s) i' k
第六课 使用Tensorboard进行结构可视化,以及网络运算过程可视化。# B/ V/ L4 ^' s8 ], c5 `
第七课 递归神经网络LSTM的讲解,以及LSTM网络的使用。
- n) O/ v; X4 z4 |, r0 U+ e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。
. g& V7 \2 R) L  p, u- B/ [) `% x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。" Z5 c0 v! s3 d4 V. @
第十课 使用Tensorflow进行验证码识别。
) @. S3 b' e; d5 Y- t- J3 D第十一课 Tensorflow在NLP中的使用(一)。
/ p% m6 U0 f' L. M+ N第十二课 Tensorflow在NLP中的使用(二)。! U4 p( A) a8 f# |+ b/ p  t
' D5 L& k8 m) R8 L  F% c! }7 g

9 }5 z3 B( o+ 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。
2 J8 \; G% f, O. u4 d7 T    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。
& r# I+ m5 h) M    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)。; z. r- e' b8 [  b( l/ D! h9 X# ^, 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。 7 F! u; w" @: P& \
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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
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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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