深度学习视频课程(1):TensorFlow基础

课程目标:让学员掌握Tensorflow的基本概念和基本使用方法

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5分 共19课时,共2小时53分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

让学员掌握Tensorflow的基本概念和基本使用方法

适用人群

python程序员,机器学习程序员,深度学习程序员,机器学习爱好者

课程简介

购买本课程后,可以加51CTO学院李宁老师官方交流群:550369460     注意,该群只允许购买李宁老师课程的学员进行技术交流,加群时需要提供在51CTO购买李宁老师课程的订单编号(任何一个课程的订单编号即可)。


本课程使用了TensorFlow稳定版中的最新版本,尽管目前TensorFlow2.0已经推出,但仍然是Alpha版,并不建议各位同学之间使用TensorFlow2.0学习,因为这只是Alpha版,连Beta版都不是,在正式推出后,甚至在推出Beta版后,可能API大多数要发生变化,所以学了也白学。


本课程采用Python 3.x录制,适合于Python3.5及以上的所有Python版本。视频以及源代码适合于WindowsmacOSLinux系统。


课程主要内容如下:


1. Tensorflow简介

2. 安装TensorFlow

3. TensorFlow中的常量

4. 占位符类型

5. TensorFlow的变量

6. 初始化TensorFlow的变量

7. 运算函数

8. 管理计算图

9. 计算图节点的生命周期

10. 用TensorFlow实现线性回归算法

11. 数据的归一化和标准化

12. 使用TensorFlow实现梯度下降算法

13. 保存和恢复模型

14. 可视化计算图

15. 用TensorBoard可视化计算图

16. 命名作用域

17. 模块化

18. 共享变量



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1TensorFlow简介 [免费试看]
14:03
2安装TensorFlow [免费试看]
07:13
3TensorFlow中的常量-TensorFlow名字的由来 [免费试看]
14:35
4常量运算
06:08
5占位符类型
04:01
6TensorFlow的变量
04:59
7初始化TensorFlow变量的方法
05:24
8TensorFlow中常用的运算函数
08:27
9管理计算图
04:57
10计算图节点的依赖于生命周期
04:30
11用TensorFlow实现线性回归算法
27:22
12数据的归一化和标准化
11:02
13使用Tensorflow实现梯度下降算法
22:45
14保存和恢复模型
04:58
15可视化计算图
05:40
16使用Tensorboard可视化计算图
08:16
17命名作用域
06:58
18模块化
06:58
19变量作用域和共享变量
05:37
讲师介绍
李宁
讲师评分4.5分
东北大学计算机专业硕士研究生,欧瑞科技创始人&CEO,曾任国内著名软件公司项目经理,畅销书作者,企业IT内训讲师,拥有超过15年的企业内训经验和开发经验。目前主要从事区块链、比特币、人工智能、大数据、Python、JavaScript、Java、C++等技术的研究和开发,现在正在带领团队开发支持区块链的跨平台开发系统。曾出版超过30多本IT畅销书,主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Kotlin程序开发入门精要》、《Swift 权威指南》、《Android开发权威指南》、《Android深度探索》等。授课风趣幽默,讲解条理清晰、通俗易懂,对知识有自己独到见解。能举一反三,发散学生的思维,指引学生发掘适合自己的学习方法。
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