课程目录: 深度学习应用开发-TensorFlow培训
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课程大纲:

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课程导学

开篇语

课程安排

第一讲 人工智能导论

人工智能 未来已来?

人工智能 未来已来!

人工智能发展史 跌宕起伏的60+年

第二讲 深度学习简介及开发环境搭建

人工智能、机器学习与深度学习

深度神经网路与深度学习框架

Anaconda和TensorFlow开发环境搭建

第三讲(根据基础选修) 工欲善其事必先利其器:简明Python基础

引言、输出语句Print、变量、数据类型和基本运算

字符串、列表、元组、集合、字典、格式化输出和类型转换

程序结构与控制语句

测试1:Python基础测试

作业1:Python小作业 小说词频统计

第四讲 磨刀不误砍柴工:TensorFlow 编程基础

TensorFlow的基础概念

TensorFlow的基本运算

TensorBoard可视化初步

(新)TensorFlow 2.0 编程基础

测试2:Tensorflow编程基础单元测试

第五讲 单变量线性回归:TesnsorFlow实战

监督式机器学习的基本术语

线性回归问题TensorFlow实战:初步

线性回归问题TensorFlow实战:进阶

(新)线性回归问题:TensorFlow 2 实践

作业2:通过生成人工数据集合,基于TensorFlow实现y=3.1234*x+2.98线性回归

第六讲 多元线性回归:波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战

波士顿房价预测:数据与问题分析

机器学习中的线性代数基础(根据基础选修)

第一个版本的模型构建

后续版本的持续改进

(新)波士顿房价预测问题:TensorFlow 2 实践

作业3:波士顿房价预测线性回归实践

第七讲 MNIST手写数字识别:分类应用入门

MNIST手写数字识别数据解读

分类模型构建与训练

(新)MNIST手写数字识别:TensorFlow 2.0 实践

作业4:FashionMNIST图像识别问题的神经元模型实践

第八讲 MNIST手写数字识别进阶:多层神经网络与应用

单隐藏层神经网络构建与应用

多层神经网络建模与模型的保存还原

TensorBoard进阶与TensorFlow游乐场

(新)MNIST手写数字识别进阶:TensorFlow 2.0实现

作业5:Fashion-MNIST图像识别问题的多层神经网络模型实践

第九讲 泰坦尼克号旅客生存预测:Keras应用实践

泰坦尼克号旅客生存预测案例分析与数据处理

Keras建模与应用

Keras模型训练过程中数据存储与模型恢复

第十讲 图像识别问题:卷积神经网络与应用

从全连接神经网络到卷积神经网络:解决参数太多的问题

卷积神经网络的基本结构

TensorFlow对卷积神经网络的支持

CIFAR-10图像分类案例的TensorFlow卷积神经网络实现

(新)CIFAR10图像分类:TensorFlow2实现

作业6:CIFAR10案例卷积神经网络实践

第十一讲 Deep Dream:理解深度神经网络结构及应用

Deep Dream:计算机生成梦幻图像

经典深度神经网络与数据增强

Inception模型文件导入与卷积层分析

Deep Dream图像生成

(新)Deep Dream图像生成:TensorFlow2实现

作业7:Deep Dream图像生成的实践

第十二讲 电影评论情感分析:自然语言处理应用实践

电影评论情感分析案例与IMDB数据集

自然语言处理基础

电影评论情感分析数据处理及建模

循环神经网络及其应用

第十三讲 猫狗大战:迁移学习及应用

猫狗大战案例介绍

tf.data.Dataset数据集

基于VGG16的迁移学习模型构建与应用

TFRecord文件与应用

第十四讲(高阶选修) 生成式对抗网络原理及Tensorflow实现

生成式对抗网络(GAN)的简介

利用GAN生成Fashion-MNIST图像

利用CGAN生成Fashion-MNIST图像

第十五讲(高阶选修) 鸢尾花品种识别:TensorFlow.js应用开发

TensorFlow.js介绍和第一个web程序

IDE和第一个TensorFlow.js程序

TensorFlow.js的核心概念和API介绍

鸢尾花分类案例构建

第十六讲(高阶选修) 花卉识别App:TensorFlow Lite与移动应用开发

TensorFlow Lite介绍和优势特点

花卉识别:TFLite模型重训练和模型转换

花卉识别:安卓App运行TFLite