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3天帶你玩轉(zhuǎn)Python深度學(xué)習(xí)

更新時(shí)間:2023年06月20日17時(shí)08分 來(lái)源:傳智教育 瀏覽次數(shù):

好口碑IT培訓(xùn)

  課程簡(jiǎn)介

  該階段是深度學(xué)習(xí)的入門課程,主要介紹經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的使用,IO操作,以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí),并用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理搭建、設(shè)計(jì)自己的網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)驗(yàn)證碼圖片內(nèi)容的識(shí)別。

  課程特色|亮點(diǎn)

  1. 快速入門深度學(xué)習(xí)

  2. 用簡(jiǎn)單的方式輕松掌握TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架

  課程內(nèi)容介紹

  1. 深度學(xué)習(xí)介紹

  a) 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

  b) 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景

  c) 深度學(xué)習(xí)框架介紹

  2. TensorFlow框架介紹

  a) TF數(shù)據(jù)流圖

  b) 圖與TensorBoard

  c) 會(huì)話

  d) 張量

  e) 變量OP

  f) 高級(jí)API

  g) 案例:實(shí)現(xiàn)線性回歸

  3. 數(shù)據(jù)讀取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  a) 文件讀取流程

  b) 圖片數(shù)據(jù)

  c) 二進(jìn)制數(shù)據(jù)

  d) TFRecords

  e) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

  f) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

  g) 案例:Mnist手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別

  h) 線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局限性

  4. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  a) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

  b) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

  c) 案例:CNNMnist手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別

  d) 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與優(yōu)化

  e) 實(shí)戰(zhàn):驗(yàn)證碼圖片識(shí)別

  程目錄  

  3天帶你玩轉(zhuǎn)Python深度學(xué)習(xí)(滑動(dòng)查看)

  第1節(jié) - 上節(jié)回顧

  第2節(jié) - 課程安排

  第3節(jié) - 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)區(qū)別

  第4節(jié) - 深度學(xué)習(xí)框架

  第5節(jié) - TensorFlow結(jié)構(gòu)

  第6節(jié) - 圖的介紹

  第7節(jié) - Tensorboard的介紹

  第8節(jié) - Operation的介紹

  第9節(jié) - 會(huì)話的介紹

  第10節(jié) - 張量的屬性與生成

  第11節(jié) - 張量的修改與運(yùn)算

  第12節(jié) - 變量的介紹

  第13節(jié) - 基礎(chǔ)API和高級(jí)API

  第14節(jié) - 案例:自實(shí)現(xiàn)線性回歸

  第15節(jié) - 案例代碼注意點(diǎn)

  第16節(jié) - 增加變量顯示

  第17節(jié) - 添加命名空間

  第18節(jié) - 模型保存與加載

  第19節(jié) - 命令行參數(shù)設(shè)置

  第20節(jié) - 總結(jié)

  未完待續(xù),黑馬老師996更新中......


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是每個(gè)程序員都應(yīng)該重視的事情

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