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TensorFlow機器學習入門教程
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TensorFlow機器學習入門教程
共
55
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已有
20170
人學過
2021年12月推出
課程概要
本套TensorFlow入門視頻教程采用“理論+實例”的形式,語言通俗易懂、由淺入深、循序漸進,旨在幫助大家高效、便捷地學習TensorFlow在深度學習及人工智能的應用。
教程程度:
初級
中級
軟件版本:
TensorFlow 2
所需基礎:
熟悉電腦操作
適合人群:
TensorFlow深度學習和人工智能的初學者
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課程目錄
課程詳情
課程素材
目錄版式
第一章:初始TensorFlow
1-1 TensorFlow的概要及應用領域
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09:37
1-2 TensorFlow的特點
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05:43
1-3 其它常見的深度學習框架特點及介紹
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09:54
第二章:TensorFlow環(huán)境的搭建
2-1 安裝Anaconda和Tensorflow
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06:25
2-2 GPU版本的安裝和Anaconda工具的熟悉
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08:44
第三章:TensorFlow開發(fā)的基本步驟
3-1 TensorFlow開發(fā)的基本步驟(1)
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06:56
3-2 TensorFlow開發(fā)的基本步驟(2)
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11:32
3-3 TensorFlow開發(fā)的基本步驟(3)
點擊觀看
08:02
3-4 實例-簡單的邏輯回歸
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06:29
第四章TensorFlow編程基礎
4-1 TensorFlow模型運行機制的介紹
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07:41
4-2 數據流向機制與指定GPU計算
V幣觀看
08:49
4-3 保存和載入模型
V幣觀看
08:11
4-4 檢查點
V幣觀看
09:58
4-5 Tensorboard可視化工具
V幣觀看
08:50
4-6 Tensorboard可視化工具的應用
V幣觀看
09:37
4-7 張量及操作函數介紹(1)
V幣觀看
06:53
4-8 張量及操作函數介紹(2)
V幣觀看
10:55
4-9 張量及操作函數介紹(3)
V幣觀看
09:40
4-10 張量及操作函數介紹(4)
V幣觀看
09:30
4-11 張量及操作函數介紹(5)
V幣觀看
09:53
4-12 張量及操作函數介紹(6)
V幣觀看
11:13
4-13 共享變量
V幣觀看
11:44
4-14 圖的基本操作
V幣觀看
08:06
4-15 分布式訓練
V幣觀看
11:40
4-16 動態(tài)圖(Eager)
V幣觀看
08:45
4-17 數據讀取機制(1)
V幣觀看
08:43
授課講師
趙紅飛
機器學習講師
TA的課程
課程簡介
本套TensorFlow入門視頻教程采用“理論+實例”的形式,語言通俗易懂、由淺入深、循序漸進,旨在幫助大家高效、便捷地學習TensorFlow的原理和應用。課程一共分為7章。第1-5章為第介紹了深度學習與TensorFlow基礎,包含人工智能與TensorFlow的關系、開發(fā)環(huán)境的搭建、TensorFlow編程基礎、基本開發(fā)步驟、識別手寫數字等。第5-7章介紹了深度學習基礎——神經網絡的基礎模型,如單個神經元、多層神經元、卷積神經網絡等。
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我是2018年大學畢業(yè)的學子,在學校的專業(yè)是環(huán)藝設計,對于畢業(yè)出來的大學生來說不會用到很多軟件還是一個很吃虧的點,但是有我要自學網的網站上就能學習到很多的軟件,而且還很受用,到如今在我要自學網有一年多的學習時間。
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9年前,當我還是一名建筑工地農民工的時候,我就深知知識改變命運的道理,于是我告別了又臟又累的體力勞動,去了一家中專學校學習計算機應用技術。我很珍惜這一次學習機會,努力學習自不必說。一年多的學習結束后,
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