Tensorflow零基础入门课程

课程目标:从程序员的独特视野出发,让没有任何机器学习与深度学理论基础的应用开发者轻松入门深度学习框架tensorflow,学会使用tensorflow实现线性回归、逻辑回归、二元分类预测、人工神经网络、BP算法与梯度下降,卷积神经网络,手写数字识别与应用,验证码识别训练与应用等,为后续学习打下良好基础!

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4.7分 共28课时,共10小时32分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

从程序员的独特视野出发,让没有任何机器学习与深度学理论基础的应用开发者轻松入门深度学习框架tensorflow,学会使用tensorflow实现线性回归、逻辑回归、二元分类预测、人工神经网络、BP算法与梯度下降,卷积神经网络,手写数字识别与应用,验证码识别训练与应用等,为后续学习打下良好基础!

适用人群

Python语言开发者,在职程序员与工程师,对人工智能与计算机视觉感兴趣的,在校大学生,研究生

课程简介

零基础学习深度学习框架Tensorflow,从安装开始到常量、变量、操作数与占位符简单的算术与矩阵运算,feed与fetch数据使用,梯度下降- BP神经网络,线性回归、逻辑回归,二元分类预测,常用损失函数与激活函数使用,mnist数据集介绍,卷积神经网络各层详解与代码实现,手写数字识别,验证码识别,可视化训练过程tensorboard的使用等内容,涵盖了tensorflow全部基础知识点,课程全程没有复杂的数学推理但是描述清楚了每个基本概念与数学知识点如梯度流、计算图、softmax、交叉熵等。是一门专门为程序员准备的深度学习入门课程。


1课程概述 [免费试看]
11:38
2第一个程序 [免费试看]
15:32
3常量与变量 操作数与占位符-01
27:35
4常量与变量 操作数与占位符-02
17:37
5Feed与Feach
30:39
6梯度下降 - 反向传播
22:37
7梯度下降 - 神经网络
24:48
8使用梯度下降求解线性回归
27:29
9计算图与梯度流
30:41
10梯度下降求解逻辑回归
27:35
11基于逻辑回归预测二元分类-01
20:16
12基于逻辑回归预测二元分类-02
20:31
13人工神经网络-01
21:49
14人工神经网络-02
19:02
15激活与损失函数
30:09
16dropout与多层神经网络-01
20:36
17dropout与多层神经网络-02
14:28
18卷积神经网络 - 卷积概念
19:01
19卷积神经网络 - 各层详解
20:59
20卷积神经网络 - CNN代码实现
20:14
讲师介绍
贾志刚
讲师评分4.7分
个人独立开发者,专注图像处理研究多年时间,图书作者,博客专家。精通OpenCV框架多个模块、ImageJ开源框架、图像算法与应用开发技术、特别是在对象检测、识别、OCR、人脸美化等方面有深入研究。精通OpenCV4Android/Java与Java平台图像处理应用开发、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在工业、医学检测等领域。
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