3天带你玩转Python深度学习
更新时间:2023年06月20日17时08分 来源:传智教育 浏览次数:
课程简介
该阶段是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。
课程特色|亮点
1. 快速入门深度学习
2. 用简单的方式轻松掌握TensorFlow深度学习框架
课程内容介绍
1. 深度学习介绍
a) 深度学习与机器学习的区别
b) 深度学习的应用场景
c) 深度学习框架介绍
2. TensorFlow框架介绍
a) TF数据流图
b) 图与TensorBoard
c) 会话
d) 张量
e) 变量OP
f) 高级API
g) 案例：实现线性回归
3. 数据读取、神经网络
a) 文件读取流程
b) 图片数据
c) 二进制数据
d) TFRecords
e) 神经网络基础
f) 神经网络原理
g) 案例：Mnist手写数字识别
h) 线性神经网络局限性
4. 卷积神经网络
a) 卷积神经网络简介
b) 卷积神经网络原理
c) 案例：CNNMnist手写数字识别
d) 网络结构与优化
e) 实战：验证码图片识别
课程目录
3天带你玩转Python深度学习(滑动查看)
第1节 - 上节回顾
第2节 - 课程安排
第3节 - 深度学习与机器学习区别
第4节 - 深度学习框架
第5节 - TensorFlow结构
第6节 - 图的介绍
第7节 - Tensorboard的介绍
第8节 - Operation的介绍
第9节 - 会话的介绍
第10节 - 张量的属性与生成
第11节 - 张量的修改与运算
第12节 - 变量的介绍
第13节 - 基础API和高级API
第14节 - 案例：自实现线性回归
第15节 - 案例代码注意点
第16节 - 增加变量显示
第17节 - 添加命名空间
第18节 - 模型保存与加载
第19节 - 命令行参数设置
第20节 - 总结
未完待续，黑马老师996更新中......
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