TensorFlow入門學習教程—4389人已學習
課程介紹    

    深度學習框架TensorFlow視訊培訓課程概況：涉及TensorFlow的安裝、基本語法、TensorFlow的使用、訓練、迴歸模型、使用TensorFlow構建神經網路，線性迴歸、Mnist資料集、邏輯迴歸、卷積神經網路、迴圈神經網路、專案實戰等。
課程收益
    用更適合程式設計師的方式講解TensorFlow的入門課程。在這裡不僅講解TensorFlow的基礎知識，還會講解一些基本的模型理論。讓大家更快更好的完成入門課程
講師介紹
    陸永劍 更多講師課程
    曾就職國內大型的上市軟體公司並擔任技術骨幹及專案經理職務，機器學習、深度學習培訓講師。精通機器學習、深度學習領域等多方面技術。喜歡研究機器學習方向和深度學習的各種開源技術和演算法。用簡約的方式去講授晦澀難懂的知識。同時關注學員們在學習中遇到的問題，不斷改進授課方式。目標是讓學員們更快更簡單的入門。
課程大綱
  第1章:TensorFlow簡介與安裝
    1. TensorFlow簡介  3:35
    2.

TensorFlow安裝  10:53
  第2章:TensorFlow實現線性迴歸模型
    1. 線性迴歸概念及基本原理  8:07
    2. 線性迴歸使用到的TensorFlow語法  6:42
    3. 線性迴歸的程式碼實現  8:33
  第3章:TensorFlow實現邏輯迴歸模型
    1.

Mnist資料集介紹與獲取  8:09
    2. 邏輯迴歸使用到的TensorFlow語法  11:06
    3. 邏輯迴歸的程式碼實現  8:07
  第4章:TensorFlow構建神經網路
    1. 卷積神經網路(CNN)簡介  8:52
    2. 卷積神經網路程式碼實現  13:16
    3. 迴圈神經網路(RNN)簡介  5:56
    4. 迴圈神經網路(RNN)程式碼實現  5:56
    5. 神經網路模型的儲存和讀取  6:10
  第5章:Tensorflow專案實戰-驗證碼識別
    1. 驗證碼資料生成與處理  6:45
    2. 驗證碼識別的程式碼實現  10:43
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