Tensorflow进阶项目系列-覃秉丰-专题视频课程

Tensorflow进阶项目系列—1823人已学习
课程介绍    

    本课程上半部分会从Tensorflow基础的框架开始介绍，从Tensorflow的安装开始，一步一步仔细讲解Tensorflow中的各种技术细节。让大家上手编写神经网络。同时也会补充一些深度学习相关的理论知识，如交叉熵，Softmax函数，深度学习中各种优化器的算法和应用等内容。 下半部分会从头开始详细讲解几个深度学习的项目，如图像识别，验证码识别，word2vec，文本分类，语音分类等。
课程收益
    学会Tensorflow的一些高级应用，如TFRecord，Slim，队列等。并学会使用Tensorflow完成图像识别，验证码识别，文本分类，语音分类等项目。
讲师介绍
    覃秉丰 更多讲师课程
    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。
课程大纲
  第1章:保存载入模型，使用inception-v3进行图像识别
    1. 第7周作业  11:22
    2. 参数保存  6:26
    3. 模型保存  7:07
    4. 下载Google图像识别网络inception-v3  6:33
    5. 使用inception-v3做各种图像的识别  25:09
  第2章:Tensorflow的GPU版本安装，设计自己的图像识别模型
    1. GPU版本的Tensorflow安装  6:38
    2. Retrain图像识别模型  32:06
    3. TFRecord使用以及从头开始训练图像识别模型  36:01
  第3章:多任务学习以及验证码识别
    1. 生成验证码  17:42
    2. 多任务学习  14:28
    3. 使用多任务学习完成验证码识别  41:23
    4. 检验验证码识别效果  8:40
  第4章:word2vec讲解和使用，CNN解决文本分类
    1. 第10周作业  12:03
    2. word2vec的介绍和实现  55:40
    3. 使用CNN完成文本分类  49:09
  第5章:语音处理以及使用LSTM构建语音分类模型
    1. 第11周作业讲解  13:26
    2. 语音信号处理  15:31
    3. 使用LSTM完成语音分类  45:30
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