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     基于Python的Tensorflow進(jìn)階培訓(xùn)

第1講Tensorflow基礎(chǔ)
1)TensorFlow系統(tǒng)架構(gòu)
2)數(shù)據(jù)流圖
3)TensorFlow基本概念
4)TensorFlow實現(xiàn)數(shù)據(jù)流圖
5)可視化數(shù)據(jù)流圖
6)TensorFlow分布式

第2講TensorFlow圖像處理
1)加載圖像
2)圖像格式
3)把圖像轉(zhuǎn)換為TFRecord文件
4)讀取TFRecord文件
5)圖像處理實例
6)全新的數(shù)據(jù)讀取方式—DatasetAPI

第3講Tensorflow神經(jīng)元函數(shù)
1)激活函數(shù)
2)sigmoid函數(shù)
3)代價函數(shù)
4)softmax_cross_entropy函數(shù)

第4講TensorFlow自編碼器
1)自編碼簡介
2)降噪自編碼
3)自編碼器解析手寫數(shù)字
4)實例：用自編碼預(yù)測信用卡欺詐

第5講TensorFlow實現(xiàn)Word2vec
1)詞向量及其表達(dá)
2)Word2vec原理
3)skim-gram模型
4)實例：TensorFlow實現(xiàn)Word2Vec

第6講TensorFlow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2)卷積層
3)池化層
4)歸一化層
5)Tensorflow實現(xiàn)簡單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6)TensorFlow實現(xiàn)進(jìn)階卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7)幾種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第7講TensorFlow循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2)前向傳播與隨時間反向傳播
3)梯度消失或爆炸
4)RNN其他變種
5)RNN應(yīng)用場景
6)實例：用LSTM實現(xiàn)分類

第8講TensorFlow高層封裝
1)TensorFlow高層封裝簡介
2)Estimator簡介
3)實例：使用Estimator預(yù)定義模型
4)實例：使用Estimator自定義模型
5)Keras簡介
6)實例：Keras實現(xiàn)序列式模型
7)TFLearn簡介

第9講情感分析及實操
1)深度學(xué)習(xí)與自然語言處理
2)詞向量簡介
3)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4)遷移學(xué)習(xí)簡介
5)實例：TensorFlow實現(xiàn)情感分析

第10講用TensorFlow預(yù)測乳腺癌
1)數(shù)據(jù)說明
2)數(shù)據(jù)預(yù)處理
3)探索數(shù)據(jù)
4)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5)訓(xùn)練并評估模型

第11講聊天機(jī)器人及實操
1)聊天機(jī)器人原理
2)Encoder-Decoder架構(gòu)
3)帶注意力的框架

4)用TensorFlow實現(xiàn)聊天機(jī)器人
第12講人臉識別及實操
1)人臉識別簡介
2)人臉識別流程
3)項目概況
4)實施步驟

第13講強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1)強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡介
2)強(qiáng)化學(xué)習(xí)常用算法
3)Q-Learning算法
4)DQN算法

第14講生成式對抗網(wǎng)絡(luò)
1)生成ndarray的幾種方式
2)存取元素
3)矩陣操作
4)數(shù)據(jù)合并與展平
5)通用函數(shù)
6)廣播機(jī)制