视频教程-2019tensorflow2.0最新实战课程-深度学习

2019tensorflow2.0最新实战课程

机器学习，深度学习神经网络领域多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。

覃秉丰

¥599.00

立即订阅

订阅后：请点击此处观看视频课程

 

视频教程-2019tensorflow2.0最新实战课程-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：1824分钟

学习计划：31天

难度：高

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：覃秉丰

数据科学家

讲师介绍：机器学习，深度学习神经网络领域多年开发研究经验，精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别，目标识别，语音识别的实际项目，经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目，如TensorFlow，Caffe，Torch等。喜欢理论与实践相结合的教学风格，课程编排由浅入深，体系清晰完整。

☛点击立即跟老师学习☚

 

「你将学到什么？」

• Tensorflow2.0介绍：

tensorflow是GOOGLE在2015年底发布的一款深度学习框架，也是目前全世界用得最多，发展最好的深度学习框架。2019年3月8日，GOOGLE发布最新tensorflow2版本。新版本的tensorflow有很多新特征，更快更容易使用更人性化。但是老版的tensorflow程序在新版本中几乎都无法继续使用，所以我们有必要学习新版tensorflow2的新用法。

• 课程介绍：

我们的这门课程适合小白学习，也适合有基础的同学学习。课程会从0开始学习，从python环境安装，python入门，numpy，pandas，matplotlib使用，深度学习基础，一直讲到tensorflow基础，进阶，项目实战。不管你是0基础小白，想进入AI行业，还是有一定基础，想学习最新的tensorflow2的使用，都适合我们这门课程。

• 讲师介绍：

覃秉丰，物理系毕业转AI行业，想转行同学可以找我聊聊。机器学习、深度学习神经网络领域多年研究开发授课经验，精通算法原理与编程实践；曾完成过多项图像识别、目标识别、语音识别等企业项目，一线实战经验丰富；长期为多家包括世界五百强在内的大型企业总部做人工智能技术内训服务（中国移动、中国银行，华夏银行，中国太平洋，国家电网、中海油等）。上课特点：公式尽量一个一个符号推，代码尽量一行一行讲，希望所有人都能学有所得。

 

「课程学习目录」

第1章：课程基础

1.课程介绍

2.python环境安装

3.jupyter配置介绍

4.jupyter基本操作

5.课程资料

第2章：python入门使用

1.print用法

2.运算符和变量

3.while循环和for循环

4.列表基础

5.列表操作，多维列表

6.元组

7.if条件1

8.if条件2

9.字典

10.函数

11.模块

12.类基础

13..类的继承

14.input用法

15.文件读写

16.异常处理

17.json数据存储

18.猜数字小游戏

第3章：科学计算库numpy

1.numpy的属性

2.创建array

3.numpy的运算

4.随机数生成以及矩阵的运算

5.numpy的索引

6.array合并

7.array分割

8.numpy的浅拷贝和深拷贝

第4章：数据分析库pandas

1.pandas基础，Series，DataFrame

2.选择数据

3.赋值以及操作

4.处理丢失数据

5.读取及写入文件

6.数据合并

7.数据合并merge

8.pandas plot

第5章：绘图工具库matplotlib

1.matplotlib基础用法

2.figure图像

3.设置坐标轴1

4.设置坐标轴2

5.legend图例

6.标注

7.scatter散点图

8.bar直方图

9.contours等高线图

10.3D图

11.matplotlib subplot

12.动态图

第6章：深度学习基础篇

1.深度学习基本介绍和基本应用

2.深度学习发展背景和人物介绍

3.机器学习基础

4.单层感知器介绍

5.单层感知器应用案例

6.线性神经网络处理异或问题

7.delta学习规则和梯度下降法

8.BP网络介绍

9.BP算法详细推导

10.激活函数和梯度消失

11.BP神经网络处理异或问题

12.BP神经网络实现手写数字识别

13.使用sklearn完成手写数字识别

第7章：Tensorflow基础篇

1.tf1-介绍和安装

2.tf2-安装

3.tf1-基本概念

4.tf1-创建会话，启动会话

5.tf1程序转tf2程序工具介绍

6.tf1-变量的使用

7.tf2-变量的使用

8.tf1-fetch和feed的用法

9.tf2-fetch和feed的用法

10.tf1-线性回归应用

11.tf2-线性回归应用

12.tf1-非线性回归应用

13.tf2-非线性回归应用

14.MNIST数据集介绍

15.softmax函数介绍

16.tf1-MNIST数据集分类简单版本

17.tf2-MNIST数据集分类简单版本1

18.tf2-MNIST数据集分类简单版本2

[email protected]用法

20.交叉熵讲解

21.tf1-交叉熵程序

22.tf2-交叉熵程序

23.过拟合以及抵抗过拟合的方式

24.tf1-Dropout的应用

25.tf2-Dropout的应用

26.tf1-正则化的应用

27.tf2-正则化的应用

28.优化器介绍

29.tf1-优化器的使用

30.tf2-优化器的使用

31.tf1-模型保存载入方式1

32.tf1-模型保存载入方式2

33.tf2-keras模型保存和载入

34.tf2-ckpt模型保存和载入

第8章：Tensorflow进阶篇

1.CNN局部感受野和权值共享

2.卷积具体计算和卷积核介绍

3.Pooling和Padding操作

4.卷积网络LeNET-5模型详解

5.tf1-卷积网络应用于MNIST数据集分类

6.tf2-卷积网络应用于MNIST数据集分类

7.ImageNet介绍

8.RNN介绍

9.LSTM介绍

10.GRU，双向RNN，多层RNN介绍

11.tf1-LSTM手写数字识别

12.tf2-LSTM手写数字识别

13.tf1-Tensorflow的GPU版本安装

14.tf2-Tensorflow的GPU版本安装

15.图像识别经典模型介绍

16.tf1-使用inception-v3完成图像识别

17.tf2-使用inception-v3完成图像识别

18.tf1-重新训练自己的图像识别模型

19.tf2-重新训练自己的图像识别模型

20.tf1-新训练好的图像识别模型做预测

21.tf2-新训练好的图像识别模型做预测

第9章：Tensorflow项目篇

1.项目篇说明

2.猫狗分类项目1-90%准确率

3.猫狗分类项目2-90%准确率

4.猫狗分类项目3-90%准确率

5.数字验证码识别项目1-97%准确率

6.数字验证码识别项目2-97%准确率

7.数字验证码识别项目3-97%准确率

8.数字验证码识别项目4-97%准确率

9.数字验证码识别项目5-97%准确率

10.数字验证码识别项目6-97%准确率

11.数字验证码识别项目7-97%准确率

12.中文情感分类1-93%准确率

13.中文情感分类2-93%准确率

14.中文情感分类3-93%准确率

15.中文情感分类4-93%准确率

16.中文情感分类5-93%准确率

17.基于seq2seq的中文分词器1

18.基于seq2seq的中文分词器2

19.基于seq2seq的中文分词器3

20.生成式对抗网络GAN1

21.生成式对抗网络GAN2

第10章：附加keras基础篇

1.keras介绍和安装

2.实现线性回归

3.实现非线性回归

4.MNIST分类程序

5.交叉熵应用

6.Dropout应用

7.正则化应用

8.优化器应用

9.CNN应用于手写数字识别

10.RNN应用

11.模型的保存和载入

12.绘制网络结构

 

「7项超值权益，保障学习质量」

• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

• 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍，自学编程不再难。

• 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

• 常用开发实战

企业常见开发实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

• 大牛技术大会视频

2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

• APP+PC随时随地学习

满足不同场景，开发编程语言系统学习需求，不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入互联网技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握开发、编程技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是编程经验不够丰富，没有竞争力，程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课，31天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握深度学习知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

tensorflow2.0最新应用

python使用

深度学习算法

 

订阅课程 开始学习