
本系列课程是Tensorflow入门实战课程,主要讲解Tensorflow的基本使用方法与使用技巧。(课时:6小时3分钟)
Tensorflow
深度学习
CNN
RNN
AutoEncoder
编程
了解 Tensorflow 的用法、优点,初步掌握 Tensorflow 的使用方法
什么是神经网络
为什么选 Tensorflow
安装Tensorflow
神经网络在干嘛
Tensorflow的处理结构
会话控制
Variable 变量
Placehoder 传入值
激励函数
机器翻译原理简介
添加层: add_layer()
建造神经网络
结果可视化
优化器:optimizer
网络可视化:Tensorboard
Classification 分类学习
Dropout 解决 过拟合
卷积神经网络:CNN
神经网络的保存和读取
循环神经网络:RNN
回归问题的可视化
无监督学习:Autoencoder
scope 命名方法
批标准化:Batch Normalization
课程背景
Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块。正因为出生自Google,Tensorflow在业界受到了极大的关注,在短短几年间,就已经有很多次版本的更新。这个 Tensorflow 教程 从 Tensorflow 的基础结构开始讲解,直到能手把手教你建立自己的第一个神经网络。在学习的过程中,我们会不断的通过例子对所学的知识进行巩固。比如使用 Tensorflow 搭建卷积神经网络 CNN 来识别图片,搭建循环神经网络 RNN 来预测不断变化的曲线,以及学习使用 Tensorboard 可视化你所搭建的神经网络等等。
结合理论和实践,这一套 Tensorflow 教程是入门到高级的最佳途径了。
课程目的
学完本课程,你能做到
课程详情
本课程的内容包括: