- 1.課程簡(jiǎn)介
- 2.Tensorflow2.0極簡(jiǎn)安裝教程
- 3.機(jī)器學(xué)習(xí)原理-線(xiàn)性回歸
- 4.tf.keras實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性回歸
- 5.梯度下降算法
- 6.多層感知器(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))與激活函數(shù)
- 7.多層感知器(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的代碼實(shí)現(xiàn)
- 8.邏輯回歸與交叉熵
- 9.邏輯回歸實(shí)現(xiàn)
- 10.softmax多分類(lèi)
- 11.softmax多分類(lèi)代碼實(shí)現(xiàn)- fashion mnist數(shù)據(jù)分類(lèi)實(shí)例
- 12.獨(dú)熱編碼與交叉熵?fù)p失函數(shù)
- 13.優(yōu)化函數(shù)、學(xué)習(xí)速率、反向傳播算法
- 14.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化與超參數(shù)選擇
- 15.Dropout抑制過(guò)擬合與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇總原則
- 16.Dropout與過(guò)擬合抑制
- 17. 函數(shù)式API與多輸入輸出模型(一)
- 18. 函數(shù)式API與多輸入輸出模型(二)
- 19.關(guān)于tensorflow課程評(píng)價(jià)
tensorflow2.0入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)視頻教程

本課程是關(guān)于Tensorflow與深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)的一門(mén)課程。本課程用通俗易懂的實(shí)例,系統(tǒng)講解了Tensorflow2.0的使用,可以說(shuō)是目前最新最系統(tǒng)的 Tensorflow 2.0 教程。
本課程講解Tensorflow中各種概念、操作和使用方法,針對(duì)Tensorflow的基礎(chǔ)知識(shí),在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)講解,并且給出了豐富的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)戰(zhàn)。
課程簡(jiǎn)介
Tensorflow2.0介紹:
tensorflow是GOOGLE在2015年底發(fā)布的一款深度學(xué)習(xí)框架,也是目前全世界用得最多,發(fā)展**的深度學(xué)習(xí)框架。2019年3月8日,GOOGLE發(fā)布**tensorflow2版本。新版本的tensorflow有很多新特征,更快更容易使用更人性化。但是老版的tensorflow程序在新版本中幾乎都無(wú)法繼續(xù)使用,所以我們有必要學(xué)習(xí)新版tensorflow2的新用法。
課程介紹:
我們的這門(mén)課程適合小白學(xué)習(xí),也適合有基礎(chǔ)的同學(xué)學(xué)習(xí)。課程會(huì)從0開(kāi)始學(xué)習(xí),從python環(huán)境安裝,python入門(mén),numpy,pandas,matplotlib使用,深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ),一直講到tensorflow基礎(chǔ),進(jìn)階,項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。不管你是0基礎(chǔ)小白,想進(jìn)入AI行業(yè),還是有一定基礎(chǔ),想學(xué)習(xí)**的tensorflow2的使用,都適合我們這門(mén)課程。
通過(guò)了TensorFlow2.0初學(xué)者筆記本的指南,現(xiàn)在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的形狀、激活函數(shù)、logits、dropout、優(yōu)化器、丟失函數(shù)和丟失以及epochs有了更好的理解。您還熟悉了如何使用TensorFlow/Keras實(shí)現(xiàn)這些概念!對(duì)于更多的實(shí)踐,我建議使用本指南中討論的不同參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn),看看它們對(duì)模型性能有什么影響。
