人人都会深度学习之Tensorflow基础快速入视频课程【1.7版本】

课程目标:《Tensorflow基础快速入门》课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者,逐层深入深度学习

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4.8分 共21课时,共6小时48分钟
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课程目标

《Tensorflow基础快速入门》课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者,逐层深入深度学习

适用人群

学习深度学习的所有人

课程简介

        

          《Tensorflow基础快速入门》课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者,逐层深入,步步精通当下最流行的深度学习框架Tensorflow。该课程包含Tensorflow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作,矩阵操作,规约操作,序列比较和索引,共享变量,Graph图的操作,Tensorflow分布式部署,多层神经网络的搭建,神经元拟合的原理及生物智能方面得到的灵感。帮助大家一步一个脚印,把Tensorflow技术学扎实,学精通。

            现在很多的深度学习技术例如CNN卷积神经网络,RNN循环神经网络,LSTM,BLSTM,GAN,聊天机器人,风格迁移,物体检测等,都可以使用Tensorflow来实现,并且在Github上可以找到很多这方面优秀的开源项目。那实际上这些项目都是像搭积木一样,使用Tensorflow里面的基本的操作搭建起来的,因此学好了Tensorflow的基础知识,可以快速的切入深度学习任意感兴趣的方向进行研究。

tensorflow内容.png

第一章Tensorflow编程基础
18节5小时35分钟
1-1tensorflow简介及环境安装 [免费试看]
13:47
1-2tensorflow开发基本步骤
21:39
1-3tensorflow中基本概念
25:54
1-4熟悉tensorflow常见API【上】
31:38
1-5熟悉tensorflow常见API【下】
26:05
1-6tensorflow编程基础
27:16
1-7tensorboard训练过程的可视化
17:47
1-8tensorflow张量类型及数值操作
15:33
1-9tensorflow中张量的形状变换
11:54
1-10tensorflow张量上的数据操作
25:02
1-11tensorflow中的算术操作
08:15
1-12tensorflow矩阵相关操作
14:02
1-13tensorflow规约聚合算子详解
10:38
1-14tensorflow中的序列比较和索引提取
10:25
1-15tensorflow中的共享变量
23:27
1-16tensorflow中图的操作
11:25
1-17tensorflow分布式部署及训练
17:20
1-18tensorflow大数据加载机制
23:43
第二章tensorflow基础知识应用
3节1小时12分钟
2-1tensorflow和scikit-learn完成线性回归
28:25
2-2tensorflow拟合一元二次数据
13:17
讲师介绍
张敏
讲师评分4.5分
曾就职于亨通网智科技有限公司及北京汇通天下物联网科技有限公司,主要负者大数据平台搭建,大数据业务的实现和分析,并为其它部门提供技术指导。在Spark内核方面有深入的研究,参与Scala基础入门,Spark内核及性能优化相关书籍部分内容的编写工作。 目前在物联网公司参加公司大数据平台建设及数据挖掘工作,在大数据领域有着丰富的实战经验。
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