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高效、便捷地學(xué)習(xí)TensorFlow在深度學(xué)習(xí)及人工智能的應(yīng)用

在校生計(jì)劃入門(mén)深度學(xué)習(xí)或完成研究任務(wù)/畢設(shè)任務(wù)的同學(xué)們
愛(ài)好者對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣的朋友們
轉(zhuǎn)行者想轉(zhuǎn)行學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的工程師
初學(xué)者 TensorFlow深度學(xué)習(xí)和人工智能的初學(xué)者
開(kāi)發(fā)者 TensorFlow初級(jí)開(kāi)發(fā)人員

搭建TensorFlow完整知識(shí)體系

提供實(shí)用性項(xiàng)目

提升實(shí)際問(wèn)題解決能

快速入門(mén)TensorFlow；輕松上手項(xiàng)目開(kāi)發(fā)；全面掌握TensorFlow核心知識(shí)；

通過(guò)實(shí)例深度講解TensorFlow神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理；詳細(xì)介紹TensorFlow使用方法；

哪些場(chǎng)景下可以使用TensorFlow？如何使用TensorFlow？

數(shù)據(jù)流圖的定義與運(yùn)行

簡(jiǎn)單邏輯回歸行

TensorBoard可視化工具

手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別

BP算法

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

欠擬合、正確擬合與過(guò)擬合

Sigmoid與Tanh函數(shù)曲線

三分類模擬數(shù)據(jù)集

三分類線性模型分析

三分類模型可視化

理論結(jié)合典型應(yīng)用實(shí)例，實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)，學(xué)以致用，具有很高的應(yīng)用價(jià)值；
從實(shí)戰(zhàn)角度出發(fā)，立足實(shí)踐，幫助解決實(shí)際工作中的問(wèn)題。
講解由淺入深、通俗易懂、循序漸進(jìn)，容易理解學(xué)習(xí)；
內(nèi)容豐富全面，知識(shí)維度完整，包含模型搭建、保存、部署、分布式訓(xùn)練、常用
工具的使用等；
提供完整的源代碼和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，隨學(xué)隨練，及時(shí)鞏固。

課程從0開(kāi)始由淺入深講解，沒(méi)有基礎(chǔ)的同學(xué)可以從0開(kāi)始學(xué)起。學(xué)習(xí)過(guò)程中，遇
到疑惑的地方，可以及時(shí)留言。老師會(huì)及時(shí)回復(fù)并耐心解答。

當(dāng)然可以的。課程可以重復(fù)觀看學(xué)習(xí)。您可以根據(jù)自己的時(shí)間安排，自由播放觀
看視頻完成課程學(xué)習(xí)。

沒(méi)問(wèn)題的。課程中所有的實(shí)例代碼和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集都提供了下載路徑，以方
便大家學(xué)習(xí)。

授課講師

趙紅飛

機(jī)器學(xué)習(xí)講師

TA的課程

課程簡(jiǎn)介

本套TensorFlow入門(mén)視頻教程采用“理論+實(shí)例”的形式，語(yǔ)言通俗易懂、由淺入深、循序漸進(jìn)，旨在幫助大家高效、便捷地學(xué)習(xí)TensorFlow的原理和應(yīng)用。課程一共分為7章。第1-5章為第介紹了深度學(xué)習(xí)與TensorFlow基礎(chǔ)，包含人工智能與TensorFlow的關(guān)系、開(kāi)發(fā)環(huán)境的搭建、TensorFlow編程基礎(chǔ)、基本開(kāi)發(fā)步驟、識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字等。第5-7章介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)模型，如單個(gè)神經(jīng)元、多層神經(jīng)元、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

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