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Tensorflow & 神经网络算法高级应用班视频教程

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本课程以软件开发工程师的视角来讲解深度学习。基于 Google 的 TensorFlow 框架,带大家学习如何利用深度学习技术,实现图片识别、文本分析等模型。

课程不仅包括经典深度神经网络结构,如卷积神经网络(CNN)递归神经网络(RNN/LSTM),还会涉及近几年研究的热点,如Convolutional GRUSeq2Seq with Attention,生成式对抗网络(GAN),以及强化学习相关的内容。

在课程的进行过程中,会有如图像风格融合、聊天机器人等实战项目,避免枯燥的理论讲解,减少数学公式,更多秀出代码,让传统软件开发工程师做好准备,应对人工智能时代的到来。

课程大纲

第一堂课

  • 计算图和 TensorFlow 基础

第二堂课

  • 反向传播和优化器

第三堂课

  • word2vec 和实验管理

第四堂课

  • 卷积神经网络(CNN)

第五堂课

  • 自编码和 Deep Dream

第六堂课

  • RNN 介绍和输入流水线

第七堂课

  • LSTM,GRU 和卷积 GRU

第八堂课

  • 注意力和聊天机器人

第九堂课

  • 对抗生成网路

第十堂课

  • 强化学习

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