〖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) ^; V, v* u$ l4 P' `5 m 实战项目: Tensorflow playground与非线性切分案例- Y) q) p; n& h9 r4 P. m" _, `& O . ~# f: M% {! S% k$ Z: q, h1 ? 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3 |( q# z0 \ q8 T 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) K; Z! T' s' b$ g0 X5 [) A$ S4 r 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& B$ T. L0 C- ]& L4 a 知识点1: 经典数据集与应用8 K8 k( G' @7 J! w I9 J: h 知识点2: 卷积神经网络与图像识别:从LeNet-5到google inception V3! C6 _. ~( L& X3 Y2 l4 ?5 O 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( c/ T# b& g% g/ B# v9 E5 F$ K 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+ v; z8 o. k$ U. U; P0 x 知识点4: 高效Tensorflow图像应用 : a8 W' _6 B, s: X$ f7 V 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) J7 S) I( X$ i3 B 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) D! e1 i+ k1 M+ [& h 第6课 Tensorboard工具与模型优化/ t$ i' x. u7 z _ T1 O 知识点1: Tensorboard简介 知识点2: 命名空间与Tensorboard可视化 g5 V3 Y! j- ~" H8 D& S 知识点3: 模型状态评估与优化, {+ a5 w6 T) S 实战项目: Kaggle图像比赛与优化案例 第7课 Tensorflow应用案例" O+ `; y* q/ B3 |) ~7 o* F 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 + T ?' M: ]( _( N2 h; L 第8课 Tensorflow之上的工具库 知识点1: Keras简介- a' q: n. G: z% p' W( q: y 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 |
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