深度学习原理与tensorflow实战视频教程

课程目标:了解深度学习基本原理,基本学习器,并且可以使用tensorflow,搭建相关深度学习网络架构,完成训练。

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3.3分 共9课时,共13小时22分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

了解深度学习基本原理,基本学习器,并且可以使用tensorflow,搭建相关深度学习网络架构,完成训练。

适用人群

深度学习入门,机器学习入门的学生

课程简介

本课程详细讲解深度学习的原理和利用TensorFlow进行项目实战。课程通过Kaggle竞赛平台的Titanic问题讲解TensorFlow的基本用法以及问题处理的常用技巧,讲解图像领域的卷积神经网络CNN和多个经典的网络架构、CNN的应用,讲解自然语言处理领域的RNN、LSTM以及它们的多种变种结构,构建语言模型和对话机器人,介绍损失函数和优化算法在TensorFlow中的实现。

第一章tensorflow基本用法
1节46分钟
1-1TensorFlow基本用法和常用技巧 [免费试看]
46:55
第二章泰塔尼克号问题讲解
1节1小时15分钟
2-1Titanic题目实战
01:15:32
第三章卷积神经网络讲解
1节1小时44分钟
3-1卷积神经网络CNN”看懂”世界
01:44:06
第四章实战手写数字图片识别
1节1小时26分钟
4-1CNNs实战手写图片识别
01:26:08
第五章循环神经网络讲解
1节1小时38分钟
5-1循环神经网络RNN”能说会道”
01:38:02
第六章LSTM讲解以及变型
1节2小时46分钟
6-1LSTM模型以及其他RNN变体
02:46:13
第七章语言模型写诗
1节1小时14分钟
7-1语言模型实战写诗
01:14:01
第八章实战对话机器人
1节1小时4分钟
8-1对话机器人
01:04:03
第九章FATSER R-CNN目标识别
1节1小时27分钟
9-1CNN+LSTM看图说话
01:27:53
讲师介绍
王而川
讲师评分4.1分
乐川科技有限公司CEO,人工智能培训讲师,专业从事机器学习与深度学习培训。参与多个人工智能领域项目,专注于机器学习与计算机视觉领域,长期参与无人驾驶汽车项目,专注研究无人驾驶领域的目标识别与跟踪,善于人脸识别、物体识别、轨迹跟踪、点云识别分析等方向的最新算法。
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