【腾讯课堂原价899】深度学习与TensorFlow 2入门实战教程
课程目标掌握深度学习核心算法技术；掌握面向不用场景任务的深度学习应用技术；熟悉各种不同深度神经网络的拓扑结构适用人群在校大学生、研究生；人工智能领域工程师、研发人员；跨领域转AI从业者；对深度学习人工智能感兴趣的用户
另:
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课程特色：
1. 通俗易懂，快速入门
对深度学习算法追本溯源、循序渐进式讲解，学员不需要任何机器学习基础，只需要写过代码即可轻松上手。
2. 实用主导，简单高效
使用**的TensorFlow 2版本教学，比起TensorFlow 1.x版本难度降低了约50%，大家务必选择TensorFlow 2学习。
3.案例为师，实战护航
基于计算机视觉和NLP领域的经典数据集，从零开始结合TensorFlow 2与深度学习算法完成多个案例实战。
课程大纲：
课程介绍课程大纲学习资料学员评价第1章深度学习初见42分钟4节1-1TensorFlow 2初见-1[免费试看]10:211-2TensorFlow 2初见-209:551-3开发环境安装（简介）-110:221-4开发环境安装（简介）-211:57第2章开发环境安装全程实录1小时34分钟6节2-1Win10平台实录-223:262-2Win10平台实录-129:502-3Ubuntu平台实录-CUDA安装10:152-4Ubuntu平台实录-Anaconda安装10:002-5Ubuntu平台实录-TensorFlow安装14:472-6Ubuntu平台实录-PyCharm安装与配置05:44第3章线性回归1小时25分钟9节3-1回归问题-1[免费试看]08:033-2回归问题-210:413-3回归问题实战-107:343-4回归问题实战-211:053-5手写数字识别引入-111:323-6手写数字识别引入-209:183-7手写数字识别引入-310:103-8手写数字问题初体验-109:123-9手写数字问题初体验-207:58第4章TensorFlow 2基础3小时35分钟20节4-1数据类型-112:024-2数据类型-211:474-3创建Tensor-110:404-4创建Tensor-209:544-5创建Tensor-307:124-6索引与切片-110:374-7索引与切片-211:184-8索引与切片-306:424-9索引与切片-413:174-10索引与切片-512:284-11维度变换-111:514-12维度变换-212:114-13维度变换-308:194-14Broadcasting-111:264-15Broadcasting-210:554-16数学运算13:254-17前向传播（张量）-实战-110:024-18前向传播（张量）-实战-210:324-19前向传播（张量）-实战-310:104-20前向传播（张量）-实战-410:22第5章TensorFlow 2进阶2小时24分钟13节5-1合并与分割13:005-2数据统计14:295-3张量排序-108:425-4张量排序-212:405-5填充与复制13:035-6数据限幅-110:115-7数据限幅-210:495-8高阶OP-110:055-9高阶OP-209:315-10数据加载-110:015-11数据加载-207:385-12数据加载-309:125-13测试（张量）-实战15:36第6章全连接层1小时6分钟6节6-1全连接层-110:396-2全连接层-210:596-3输出方式12:436-4损失函数-110:076-5损失函数-210:206-6损失函数-311:49第7章随机梯度下降1小时18分钟8节7-1梯度下降算法（简介）-107:417-2梯度下降算法（简介）-209:317-3函数优化实战08:327-4手写数字问题实战（层）-110:047-5手写数字问题实战（层）-210:347-6手写数字问题实战（层）-311:357-7TensorBoard可视化-110:047-8TensorBoard可视化-210:04第8章Keras高层接口1小时27分钟9节8-1Keras高层API-108:568-2Keras高层API-208:028-3Keras高层API-308:118-4自定义层/网络-109:138-5自定义层/网络-209:578-6模型加载与保存10:538-7CIFAR10自定义网络实战-110:048-8CIFAR10自定义网络实战-210:028-9CIFAR10自定义网络实战-311:44第9章过拟合1分钟1节9-1未更新00:07第10章卷积神经网络2小时2分钟13节10-1什么是卷积-110:0410-2什么是卷积-210:0110-3什么是卷积-407:0210-4什么是卷积-309:0310-5卷积神经网络-110:3610-6卷积神经网络-210:3110-7卷积神经网络-309:2110-8卷积神经网络-411:1710-9池化与采样07:2210-10CIFAR100与VGG实战-110:1310-11CIFAR100与VGG13实战-209:5510-12CIFAR100与VGG13实战-310:1210-13CIFAR100与VGG13实战-4
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