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3天带你玩转Python深度学习

  • 高级
  • 20节课
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该阶段是深度学习的入门课程,主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用,IO操作,以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识,并用卷积神经网络...

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课程简介

       该阶段是深度学习的入门课程,主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用,IO操作,以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识,并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络,实现对验证码图片内容的识别。


课程特色|亮点

1. 用最快地办法入门深度学习

2. 用最简单方式轻松掌握TensorFlow深度学习框架


课程内容介绍

1. 深度学习介绍

a) 深度学习与机器学习的区别

b) 深度学习的应用场景

c) 深度学习框架介绍

2. TensorFlow框架介绍

a) TF数据流图

b) 图与TensorBoard

c) 会话

d) 张量

e) 变量OP

f) 高级API

g) 案例:实现线性回归

3. 数据读取、神经网络

a) 文件读取流程

b) 图片数据

c) 二进制数据

d) TFRecords

e) 神经网络基础

f) 神经网络原理

g) 案例:Mnist手写数字识别

h) 线性神经网络局限性

4. 卷积神经网络

a) 卷积神经网络简介

b) 卷积神经网络原理

c) 案例:CNNMnist手写数字识别

d) 网络结构与优化

e) 实战:验证码图片识别

  • 1节 - 上节回顾

  • 2节 - 课程安排

  • 3节 - 深度学习与机器学习区别

  • 4节 - 深度学习框架

  • 5节 - TensorFlow结构

  • 6节 - 图的介绍

  • 7节 - Tensorboard的介绍

  • 8节 - Operation的介绍

  • 9节 - 会话的介绍

  • 10节 - 张量的属性与生成

  • 11节 - 张量的修改与运算

  • 12节 - 变量的介绍

  • 13节 - 基础API和高级API

  • 14节 - 案例:自实现线性回归

  • 15节 - 案例代码注意点

  • 16节 - 增加变量显示

  • 17节 - 添加命名空间

  • 18节 - 模型保存与加载

  • 19节 - 命令行参数设置

  • 20节 - 总结

更多章节请下载完整视频观看 >>

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2019-02-28 15:49 说:

请问到底怎么搭建深度学习环境

获取源码添加QQ:1467400757~~2019-03-11管理员回复
4回复

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