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深度学习框架Tensorflow学习与应用

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发表于 2017-8-5 15:58:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
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。
第三课 Tensorflow线性回归以及分类的简单使用。
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。
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。
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。
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)。
第十二课 Tensorflow在NLP中的使用(二)。

授课时间:本期课程将于8月4日开始。课程持续时间大约为14周。

授课对象:
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。
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

课程环境:
Windows10 + Anaconda

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:

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!

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