2019年独家最新TensorFlow零基础入门到实战练习五大项目实战高清视频教程 课件源码齐全

发布时间: 2019-08-13

发货 百度网盘 自动发货 时间 2019年 类型 会员打折

权限 Array

¥19.00

立即下载 加入收藏

5.0分/4人

自动发货

课程有哪些亮点:       


独家五套-TensorFlow项目实战-1080P高清视频-课件代码齐全从TF数据预处理到建模训练,从图像到文本,通过多个实战案列讲解,全面精通TensorFlow。覆盖深度学习及其在各领域里的前沿应用,强化学习,神经网络框架等多个领域,Tensorflow作为深度学习领域当前最具有“背景”的开发框架,加上强大的社区力量,目前在深度学习的软件框架中的地位不容小觑,本套教程主要是使用Tensorflow手把手实现一些真实的应用案例。




TensorFlow是什么:       


TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢?Tensor的意思是张量,代表N维数组;Flow的意思是流,代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处理的过程。


话说在Android占领了移动端后,Google开源了TensorFlow,希望占领AI端。TF的特点是可以支持多种设备,大到GPU.CPU,小到平板和手机都可以跑起来TF。而且TF的使用很方便,几行代码就能开始跑模型,这让神经网络的入门变得非常简单。




学习成果:


1.通过实际案例掌握TensorFlow的相关基础。


2.掌握CNN在图像识别和物体检测上的原理及应用。


3.掌握RNN在自然语言处理领域内的常见应用。


4.会完成图像风格转换和图像生成等应用


应用场景:图像识别、物体检测、图像风格转换、图像生成




课程目录介绍


一.【第一阶段】深度学习技术框架TensorFlow基于案例实战视频教程附资料 8课


01.第1课 Tensorflow基础


02.第2课 详解深度神经网络案例


03.第3课 卷积神经网络与图像应用


04.第4课 海量图像训练预处理


05.第5课 循环神经网络与应用


06.第6课 Tensorboard工具与模型优化


07.第7课 Tensorflow应用案例


08.第8课 Tensorflow之上的工具库




二.【第二阶段】深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程 22课


01Tensorflow案例实战视频课程之课程简介


02.Tensorflow案例实战视频课程之Tensorflow安装


03.Tensorflow案例实战视频课程之基本计算单元-变量


04.Tensorflow案例实战视频课程之常用基本操作


05.Tensorflow案例实战视频课程之构造线性回归模型


06.Tensorflow案例实战视频课程之Mnist数据集简介


07.Tensorflow案例实战视频课程之逻辑回归框架


08.Tensorflow案例实战视频课程之迭代完成逻辑回归模型


09.Tensorflow案例实战视频课程之神经网络模型架构


10.Tensorflow案例实战视频课程之训练神经网络


11.Tensorflow案例实战视频课程之卷积神经网络模型架构


12.Tensorflow案例实战视频课程之卷积神经网络模型参数


13.Tensorflow案例实战视频课程之模型的保存和读取


14.Tensorflow案例实战视频课程之加载训练好的VGG网络模型


15.Tensorflow案例实战视频课程之使用VGG模型进行测试


16.Tensorflow案例实战视频课程之使用RNN处理Mnist数据集


17.Tensorflow案例实战视频课程之RNN网络模型


18.Tensorflow案例实战视频课程之 训练RNN网络


19.Tensorflow案例实战视频课程之 验证码数据生成


20.Tensorflow案例实战视频课程之构造网络的输入数据和标签


21.Tensorflow案例实战视频课程之 卷积网络模型定义


22.Tensorflow案例实战视频课程之迭代及测试网络效果




三.【第三阶段】深度学习项目实战视频课程StyleTransfer(基于Tensorflow附代码讲义)18课


01.课程简介

 

02.Tensorflow安装


03.style-transfer基本原理


04.风格生成网络结构原理


05.风格生成网络细节之Style-Transfer原理


06.风格转换效果展示之安装深度学习框架Tensorflow


07.风格转换参数配置与风格转换基本原理讲解


08.数据读取操作之生成网络的整体架构与原理分析


09.VGG体征提取网络结构之风格生成网络的细节深入分析


10.内容与风格特征提取之实例演示风格转换效果


11.生成网络结构定义之风格转换网络模型所涉及的参数配置


12.生成网络计算操作之实现数据源的读取操作


13.参数初始化之定义特征提取网络的模型结构


14.Content损失计算之分别提取内容与风格的特征图


15.Style损失计算之定义生成网络的模块组成


16.完成训练模块之实现生成网络的计算操作模块


17.模型保存与打印结果之生成网络模型的参数初始化操作


18.完成测试代码之Content损失计算模块分析




四.【第四阶段】工智能前沿系列之深度学习框架Tensorflow学习与应用 12课


01.Tensorflow简介,Anaconda安装,Tensorflow的CPU版本安装


02.Tensorflow的基础使用,包括对图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)的一些解释和操作


03.Tensorflow线性回归以及分类的简单使用,softmax介绍


04.交叉熵(cross-entropy),过拟合,dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍


05.使用Tensorboard进行结构可视化,以及网络运算过程可视化


06.卷积神经网络CNN的讲解,以及用CNN解决MNIST分类问题


07.递归神经网络LSTM的讲解,以及LSTM网络的使用


08.保存和载入模型,使用Google的图像识别网络inception-v3进行图像识别


09.Tensorflow的GPU版本安装。设计自己的网络模型,并训练自己的网络模型进行图像识别


10.多任务学习以及验证码识别


11.word2vec讲解和使用,cnn解决文本分类问题


12.语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型





五.【第五阶段】Tensorflow项目实战视频课程-文本分类附数据代码讲义 15课


01.课程使用环境介绍


02.Tensorflow安装


03.数据源以及要完成的任务简要介绍


04.CNN文本分类原理与处理流程


05.使用tensorflow配置流程与网络模型所涉及参数


06.数据预处理以及读取操作


07.对数据进行洗牌和切分


08.初始化session模块


09.卷积神经网络结构定义


10.使用多种卷积核来进行文本特征提取


11.整体网络架构定义与实现


12.构造batch数据并传入到训练模块


13.训练模块完整实现附代码


14.迭代训练效果演示


15.用CNN来处理中文文本数据方法





六.【第六阶段】Tensorflow  python3建立自己的神经网络 44课


1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络


1.2 什么是神经网络 (Neural Network)


1.3 神经网络 梯度下降


1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑


1.5 为什么选 Tensorflow?


1.6 Tensorflow 安装


1.7 神经网络在干嘛


2.1 处理结构


2.2 例子2


2.3 Session 会话控制


2.4 Variable 变量


2.5 Placeholder 传入值


2.6 什么是激励函数 (Activation Function)


2.7 激励函数 Activation Function


3.1 例子3 添加层 def add_layer


3.2 例子3 建造神经网络


3.3 例子3 结果可视化


3.4 加速神经网络训练 (Speed Up Training)


3.5 优化器 optimizer


4.1 Tensorboard 可视化好帮手 1


4.2 Tensorboard 可视化好帮手 2


5.1 Classification 分类学习


5.2 什么是过拟合 (Overfitting)


5.3 Dropout 解决 overfitting


5.4 什么是卷积神经网络 CNN (Convolutional Neural Network)


5.5 CNN 卷积神经网络 1


5.6 CNN 卷积神经网络 2


5.7 CNN 卷积神经网络 3


5.8 Saver 保存读取


5.9 什么是循环神经网络 RNN (Recurrent Neural Network)


5.10 什么是 LSTM 循环神经网络


5.11 RNN 循环神经网络


5.12 RNN LSTM 循环神经网络 (分类例子)


5.13 RNN LSTM (回归例子)


5.14 RNN LSTM (回归例子可视化)


5.15 什么是自编码 (Autoencoder)


5.16 自编码 Autoencoder (非监督学习)


5.17 scope 命名方法


5.18 什么是批标准化 (Batch Normalization)


5.19 Batch Normalization 批标准化


5.20 Tensorflow 2017 更新


5.21 用 Tensorflow 可视化梯度下降


5.22 什么是迁移学习 Transfer Learning


5.23 迁移学习 Transfer Learning





七.【第七阶段】Tensorflow源码级技术分享集 10课


Tensorflow源码级技术分享共10课




课程截图展示


QQ截图20190425122653.png

版权信息:本站所有资源仅供学习与参考,请勿用于商业用途,如有侵犯您的版权,请及时联系客服,我们将尽快处理。
  • 安**

    2月前安**

    未评价,系统默认好评!

  • 小**

    4月前小**

    未评价,系统默认好评!

  • qiand*****

    10月前qiand*****

    未评价,系统默认好评!

  • a2839******

    11月前a2839******

    未评价,系统默认好评!

更多评论

嘿,我来帮您!