2017年底深度学习技术框架TensorFlow基于案例实战视频教程附资料 8课

课程介绍

本课程是基于TensorFlow深度学习框架应用的实战课程，通过Tesnsorflow基础与一些常见案例结合讲解，使得学员能够上手掌握TensorFlow的基本开发操作，掌握CNN在图像处理识别与物体检查上的原理及应用，与RNN在自然语言处理领域内的应用等。

课程目录

第1课 Tensorflow基础

知识点1：计算图的概念与使用

知识点2：张量的概念与使用

知识点3：Tensorflow与session

实战项目：Tensorflow playground与非线性切分案例

第2课 详解深度神经网络案例

知识点1：线性与非线性模型

知识点2：多种场景与损失函数

知识点3：过拟合、学习率与滑动平均模型

实战项目：完成一个深度神经网络案例

第3课 卷积神经网络与图像应用

知识点1：经典数据集与应用

知识点2：卷积神经网络与图像识别：从LeNet-5到google inception V3

知识点3：物体检测与google object detection

第4课 海量图像训练预处理

知识点1： Tensorflow TFRecord输入数据格式与数据队列

知识点2：Tensorflow 图像预处理功能

知识点3：多线程输入数据处理框架

知识点4：高效Tensorflow图像应用

第5课 循环神经网络与应用

实战项目：简易循环神经网络案例

实战项目：LSTM/GRU循环神经网络

实战项目：自然语言生成建模案例

实战项目：时间序列预测建模案例

第6课 Tensorboard工具与模型优化

知识点1：Tensorboard简介

知识点2：命名空间与Tensorboard可视化

知识点3：模型状态评估与优化

实战项目：Kaggle图像比赛与优化案例

第7课 Tensorflow应用案例

实战项目：基于Tensorflow的图像风格转换案例

实战项目：基于Tensorflow的DCGAN图像生成案例

第8课 Tensorflow之上的工具库

知识点1：Keras简介

知识点2：Keras序贯模型与函数式模型

实战项目：Keras图像与自然语言应用案例

课程展示