Tensorflow高级应用之进阶项目系列视频课程

课程目标:学会Tensorflow的一些高级应用,如TFRecord,Slim,队列等。并学会使用Tensorflow完成图像识别,验证码识别,文本分类,语音分类等项目。

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5分 共18课时,共6小时44分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

学会Tensorflow的一些高级应用,如TFRecord,Slim,队列等。并学会使用Tensorflow完成图像识别,验证码识别,文本分类,语音分类等项目。

适用人群

想自己动手实践深度学习的人,想从事深度学习相关工作的人。

课程简介
  • 本课程上半部分会从Tensorflow最基础的框架开始介绍,从Tensorflow的安装开始,一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家快速上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识,如交叉熵,Softmax函数,深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。
    下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目,如图像识别,验证码识别,word2vec,文本分类,语音分类等。

人工智能.jpg

第一章保存载入模型,使用inception-v3进行图像识别
5节56分钟
1-1第7周作业 [免费试看]
11:22
1-2参数保存
06:26
1-3模型保存
07:07
1-4下载Google图像识别网络inception-v3
06:33
1-5使用inception-v3做各种图像的识别 [免费试看]
25:09
第二章Tensorflow的GPU版本安装,设计自己的图像识别模型
3节1小时14分钟
2-1GPU版本的Tensorflow安装
06:38
2-2Retrain图像识别模型
32:06
2-3TFRecord使用以及从头开始训练图像识别模型
36:01
第三章多任务学习以及验证码识别
4节1小时22分钟
3-1生成验证码
17:42
3-2多任务学习
14:28
3-3使用多任务学习完成验证码识别
41:23
3-4检验验证码识别效果
08:40
第四章word2vec讲解和使用,CNN解决文本分类
3节1小时56分钟
4-1第10周作业
12:03
4-2word2vec的介绍和实现
55:40
4-3使用CNN完成文本分类
49:09
第五章语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型
3节1小时14分钟
5-1第11周作业讲解
13:27
5-2语音信号处理
15:31
5-3使用LSTM完成语音分类
45:02
讲师介绍
覃秉丰
讲师评分5.0分
机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,Caffe,Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格,课程编排由浅入深,体系清晰完整。
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