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框架Tensorflow学习与应用课程

 
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上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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部份程大纲
 

近几年深度学习技术在学术界和工业界都得到了广泛的应用和传播。深度学习的传播不仅是由于算法的进步,更是因为深度学习技术在各行各业都取得了非常好的应用效果。
      深度学习作为一门理论和实践相结合的学科,在新的算法理论不断涌现的同时,各种深度学习框架也不断出现在人们视野。比如Torch,MxNet,theano,Caffe等等。Google在2015年11月9日宣布开源自己的第二代机器学习系统Tensorflow。深度学习是未来新产品和新技术的一个关键部分。在这个领域的研究是全球性的,并且发展很快,却缺少一个标准化的工具。Google希望把Tensorflow做成深度学习行业的标准。
      Tensorflow支持python和c++语言,支持CNN、RNN和LSTM等算法,可以被用于语音识别或图像处理等多项深度学习领域。它可以在一个或多个CPU或GPU中运行。它可以运行在嵌入式系统(如手机,平板电脑)中,PC中以及分布式系统中。它是目前全世界最火爆的深度学习平台(没有之一)。

第一部份 Tensorflow简介,Anaconda安装,Tensorflow的CPU版本安装。
第二部份 Tensorflow的基础使用,包括对图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)的一些解释和操作。
第三部份 Tensorflow线性回归以及分类的简单使用。
第四部份 softmax,交叉熵(cross-entropy),dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。
第五部份 卷积神经网络CNN的讲解,以及用CNN解决MNIST分类问题。
第六部份 使用Tensorboard进行结构可视化,以及网络运算过程可视化。
第七部份 递归神经网络LSTM的讲解,以及LSTM网络的使用。
第八部份 保存和载入模型,使用Google的图像识别网络inception-v3进行图像识别。
第九部份 Tensorflow的GPU版本安装。设计自己的网络模型,并训练自己的网络模型进行图像识别。
第十部份 使用Tensorflow进行验证码识别。
第十一部份 Tensorflow在NLP中的使用(一)。
第十二部份 Tensorflow在NLP中的使用(二)。

 

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