[机器学习/深度学习] 炼数成金深度学习框架Tensorflow学习与应用课程 Tensorflow机...

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7 Q5 h1 j& z( ~) [# i0 L

6 @5 z/ C9 H! m+ Y
% j# f. \; M$ ]/ f9 f7 c第一课 Tensorflow简介，Anaconda安装，Tensorflow的CPU版本安装。

7 L- Q# E( W6 U& Q0 X% Q8 F" ?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 r0 B* w% c" s, O6 l0 n
$ e6 A3 S0 R1 C4 w第三课 Tensorflow线忄生回归以及分类的简单使用。
$ ]1 }. C/ c) `! X. i+ H8 h
4 m+ s3 ~: J) J; e0 T; |) J1 v% ?第四课 softmax，交叉熵(cross-entropy)，dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。

8 E7 ^# x, r8 u& 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。

4 E: F) Y2 B* t2 m1 v/ s6 i' @第六课 使用Tensorboard进行结构可视化，以及网络运算过程可视化。

第七课 递归神经网络LSTM的讲解，以及LSTM网络的使用。
: }1 z2 |+ [6 T; Z* X
' D; U; A7 p& \3 N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: @0 V& v5 N/ g* o! I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。
% z8 F, S& [; Q) [# u3 D
6 m) Z9 m/ m3 G/ ^. q第十课 使用Tensorflow进行验证码识别。

2 b+ V5 y4 x3 U% s- b* |第十一课 Tensorflow在NLP中的使用(一)。
6 e& `3 z8 y1 i# ^
0 {3 `1 S& S8 V. |* Z第十二课 Tensorflow在NLP中的使用(二)。



) m/ `+ W( u" u% Y0 I9 n& E

' u' F- N4 n' m! U├<第一周>
5 z" O$ ^3 X- v# ]3 |9 G
4 @5 \8 B" i: N- f7 Z$ }5 l+ N│  ├1.tensorflow介绍.mp4

│  ├Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe

9 P. y* l1 o. \- p2 a3 H( U, ?├<第二周>

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│  ├2-2.mp4
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├<第三周>
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├<第四周>
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! K# L" B1 C$ A& q9 o1 F4 G; Z├<第五周>
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├<第六周>
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6 Y3 X3 K) M) J├<第七周>

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├<第八周>

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├<第九周>

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│  └cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1.zip
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; H7 W; B1 |/ v├<第十周>

; t* W1 g$ \- }1 p, C  R8 k: V│  ├10-1.mp4

, \: c8 o" `& i; s│  ├10-2.mp4

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4 M, `9 j7 o% a' ?1 `  U7 e! \│  └10-4.mp4

├<第十一周>
5 a  _0 l( q" B0 f/ M. D, K/ ]# i8 }
& `( J0 @+ @! Z4 X0 ]│  ├11-1.mp4

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