人人都会深度学习之Tensorflow基础入门-张敏-专题视频课程

人人都会深度学习之Tensorflow基础入门—133人已学习
课程介绍    

    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
课程收益
    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。
讲师介绍
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    大数据工程师/算法工程师/大数据讲师，毕业于西华大学软件工程专业。在大数据领域有着丰富的实战经验。 擅长领域：Spark/Hadoop、算法设计及系统架构、数据挖掘、机器学习~。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。
课程大纲
    1. tensorflow简介及环境安装  13:47
    2. tensorflow程序开发基本步骤  21:39
    3. tensorflow中的基本概念  25:54
    4. tensorflow常见API（1）  31:39
    5. tensorflow常见API（2）  26:05
    6. tensorflow编程基础  27:17
    7. tensorflow训练过程的可视化  17:47
    8. tensorflow张量类型及数值操作  15:33
    9. tensorflow中张量形状变换  11:54
    10. tensorflow张量数值计算  25:02
    11. tensorflow中的算术操作  8:15
    12. tensorflow矩阵运算  14:02
    13. tensorflow规约聚合算子  10:38
    14. tensorflow中的序列比较和索引提取  10:25
    15. tensorflow中的共享变量  23:26
    16. tensorflow图计算  11:25
    17. tensorflow分布式部署及训练  17:20
    18. tensorflow大数据加载机制  23:43
    19. tensorflow完成线性回归模型  28:25
    20. tensorflow完成一元二次数据集的拟合  13:17
    21. tensorflow完成深度学习的入门仪式完成最简单的softmax多分类任务  30:52
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