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人人都会深度学习之Tensorflow基础快速入门

1 - (免费) tensorflow简介及环境安装 00:13:47分钟
2 - tensorflow程序开发基本步骤 00:21:39分钟
3 - tensorflow中的基本概念 00:25:54分钟
4 - tensorflow常见API[上] 00:31:38分钟
5 - tensorflow常见API[下] 00:26:05分钟
6 - tensorflow编程基础 00:27:16分钟
7 - tensorflow模型训练过程的可视化 00:17:47分钟
8 - tensorflow张量类型及数值操作 00:15:32分钟
9 - tensorflow中张量形状变换 00:11:54分钟
10 - tensorflow张量上的数据操作 00:25:02分钟
11 - tensorflow中的算术操作 00:08:15分钟
12 - tensorflow矩阵运算 00:14:02分钟
13 - tensorflow规约聚合算子 00:10:38分钟
14 - tensorflow序列比较和索引提取 00:10:24分钟
15 - tensorflow中的共享变量 00:23:26分钟
16 - tensorflow中的图计算 00:11:25分钟
17 - tensorflow分布式部署及训练 00:17:20分钟
18 - tensorflow中的大数据加载机制 00:23:43分钟
19 - tensorflow完成线性回归模型 00:28:24分钟
20 - tensorflow完成一元二次数据集的拟合 00:13:16分钟
21 - 深度学习入门仪式之最简单的softmax多分类任务 00:30:52分钟

人人都会深度学习之Tensorflow基础快速入门

优惠价: 99

难    度:高级

课    时: 21

讲    师:小米先生

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课程大纲
  • 第1节

    tensorflow简介及环境安装

    [免费观看]
    00:13:47分钟 |
  • 第2节

    tensorflow程序开发基本步骤

    00:21:39分钟 |
  • 第3节

    tensorflow中的基本概念

    00:25:54分钟 |
  • 第4节

    tensorflow常见API[上]

    00:31:38分钟 |
  • 第5节

    tensorflow常见API[下]

    00:26:05分钟 |
  • 第6节

    tensorflow编程基础

    00:27:16分钟 |
  • 第7节

    tensorflow模型训练过程的可视化

    00:17:47分钟 |
  • 第8节

    tensorflow张量类型及数值操作

    00:15:32分钟 |
  • 第9节

    tensorflow中张量形状变换

    00:11:54分钟 |
  • 第10节

    tensorflow张量上的数据操作

    00:25:02分钟 |
  • 第11节

    tensorflow中的算术操作

    00:08:15分钟 |
  • 第12节

    tensorflow矩阵运算

    00:14:02分钟 |
  • 第13节

    tensorflow规约聚合算子

    00:10:38分钟 |
  • 第14节

    tensorflow序列比较和索引提取

    00:10:24分钟 |
  • 第15节

    tensorflow中的共享变量

    00:23:26分钟 |
  • 第16节

    tensorflow中的图计算

    00:11:25分钟 |
  • 第17节

    tensorflow分布式部署及训练

    00:17:20分钟 |
  • 第18节

    tensorflow中的大数据加载机制

    00:23:43分钟 |
  • 第19节

    tensorflow完成线性回归模型

    00:28:24分钟 |
  • 第20节

    tensorflow完成一元二次数据集的拟合

    00:13:16分钟 |
  • 第21节

    深度学习入门仪式之最简单的softmax多分类任务

    00:30:52分钟 |
课程介绍

《Tensorflow基础快速入门》课程的目的是帮助广大的深度学习爱好者,逐层深入,步步精通当下最流行的深度学习框架Tensorflow。该课程包含Tensorflow运行原理,Tensor上面常见的操作,常见API的使用,公式推导,Tensorboard,张量形状变换,张量上的数据操作,算术操作,矩阵操作,规约操作,序列比较和索引,共享变量,Graph图的操作,Tensorflow分布式部署,多层神经网络的搭建,神经元拟合的原理及生物智能方面得到的灵感。帮助大家一步一个脚印,把Tensorflow技术学扎实,学精通。

            现在很多的深度学习技术例如CNN卷积神经网络,RNN循环神经网络,LSTM,BLSTM,GAN,聊天机器人,风格迁移,物体检测等,都可以使用Tensorflow来实现,并且在Github上可以找到很多这方面优秀的开源项目。那实际上这些项目都是像搭积木一样,使用Tensorflow里面的基本的操作搭建起来的,因此学好了Tensorflow的基础知识,可以快速的切入深度学习任意感兴趣的方向进行研究。


课程大纲
  • 第1节

    tensorflow简介及环境安装

    [免费观看]
    00:13:47分钟 |
  • 第2节

    tensorflow程序开发基本步骤

    00:21:39分钟 |
  • 第3节

    tensorflow中的基本概念

    00:25:54分钟 |
  • 第4节

    tensorflow常见API[上]

    00:31:38分钟 |
  • 第5节

    tensorflow常见API[下]

    00:26:05分钟 |
  • 第6节

    tensorflow编程基础

    00:27:16分钟 |
  • 第7节

    tensorflow模型训练过程的可视化

    00:17:47分钟 |
  • 第8节

    tensorflow张量类型及数值操作

    00:15:32分钟 |
  • 第9节

    tensorflow中张量形状变换

    00:11:54分钟 |
  • 第10节

    tensorflow张量上的数据操作

    00:25:02分钟 |
  • 第11节

    tensorflow中的算术操作

    00:08:15分钟 |
  • 第12节

    tensorflow矩阵运算

    00:14:02分钟 |
  • 第13节

    tensorflow规约聚合算子

    00:10:38分钟 |
  • 第14节

    tensorflow序列比较和索引提取

    00:10:24分钟 |
  • 第15节

    tensorflow中的共享变量

    00:23:26分钟 |
  • 第16节

    tensorflow中的图计算

    00:11:25分钟 |
  • 第17节

    tensorflow分布式部署及训练

    00:17:20分钟 |
  • 第18节

    tensorflow中的大数据加载机制

    00:23:43分钟 |
  • 第19节

    tensorflow完成线性回归模型

    00:28:24分钟 |
  • 第20节

    tensorflow完成一元二次数据集的拟合

    00:13:16分钟 |
  • 第21节

    深度学习入门仪式之最简单的softmax多分类任务

    00:30:52分钟 |

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讲师简介

现任算法工程师,主攻NLP自然语言处理,在Spark内核方面有深入的研究,参与Scala基础入门,Spark内核及性能优化相关书籍部分内容的编写工作。 目前在物联网公司参加公司大数据平台建设及数据挖掘工作,在大数据领域有着丰富的实战经验。

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