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課程目錄: 人工智能實踐:Tensorflow培訓(xùn)
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課程大綱:

          人工智能實踐:Tensorflow培訓(xùn)

 

 

第一講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

1.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)鳶尾花分類

1.5TF2常用函數(shù)2

1.6鳶尾花數(shù)據(jù)集讀入

1.8Tensorflow2安裝

1.4TF2常用函數(shù)1

1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程

1.1人工智能三學(xué)派

TensorFlow筆記:第一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

第一講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

1.3張量生成

PPT:第一講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算

第二講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

TensorFlow筆記:第二講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.4損失函數(shù)

2.5緩解過擬合

PPT:第二講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.6優(yōu)化器

2.1預(yù)備知識

2.3激活函數(shù)

第二講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

2.2復(fù)雜度學(xué)習(xí)率

第三講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

3.1搭建網(wǎng)絡(luò)八股sequential

3.2搭建網(wǎng)絡(luò)八股class

第三講 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

TensorFlow筆記:第三講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

3.3MNIST數(shù)據(jù)集

3.4FASHION數(shù)據(jù)集

PPT:第三講神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)八股

第四講 網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.5參數(shù)提取

4.7給圖識物

4.1搭建網(wǎng)絡(luò)八股總覽

PPT:第四講網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.6acc&loss可視化

4.4斷點續(xù)訓(xùn)

TensorFlow筆記:第四講網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.2自制數(shù)據(jù)集

第四講 網(wǎng)絡(luò)八股擴展

4.3數(shù)據(jù)增強

第五講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.1卷積計算過程

5.16經(jīng)典卷及網(wǎng)絡(luò)小結(jié)

5.12AlexNet

5.9CIFAR0數(shù)據(jù)集

PPT:第五講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第五講 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.14InceptionNet

5.10卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建示例

5.13VGGNet

5.4TF描述卷積計算層

5.8卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5.2感受野

5.15ResNet

5.11LeNet

5.7舍棄

5.3全零填充

5.5批標(biāo)準(zhǔn)化

5.6池化

TensorFlow筆記:第五講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第六講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.7循環(huán)計算過程II

6.10字母預(yù)測Embedding_1pre1

6.9Embedding編碼

6.3循環(huán)計算層

TensorFlow筆記:第六講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.4TF描述循環(huán)計算層

6.8字母預(yù)測onehot_4pre1

6.2循環(huán)核時間步展開

6.6字母預(yù)測onehot_1pre1

6.14GRU實現(xiàn)股票預(yù)測(GRU計算過程_TF描述GRU層)

6.1循環(huán)核

6.11字母預(yù)測Embedding_4pre1

6.13LSTM實現(xiàn)股票預(yù)測(LSTM計算過程_TF描述LSTM層)

第六講 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

PPT:第六講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6.5循環(huán)計算過程I

6.12RNN實現(xiàn)股票預(yù)測

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