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Python開發者如何系統地學習深度學習與TensorFlow

知識 06-19


深度學習是現在最火熱的技術方向之一，TensorFlow也是深度學習領域中最受關注的工程項目，但如何學習和運用深度學習這樣一門技術，還是有一定門檻的。為此，AI100學院邀請到《

深度學習原理與TensorFlow實踐》

作者之一王琛老師6月20日起為大家分享系列直播課——《

深度學習基礎與TensorFlow實踐

》，幫助大家快速理解和掌握深度學習與TensorFlow的基本原理及使用方法，藉助TensorFlow學習各種模型背後的原理和理論，更熟練地應用這些模型。





課程簡介



課程名稱：

《深度學習基礎與TensorFlow實踐》

開課時間：

6月20日起 每周二、四 共5課時


報名方式：

猛戳「閱讀原文」或加課程小助手





課

程結合實例介紹使用TensorFlow開發機器學習應用的詳細方法和步驟，著重講解了用於圖像識別的卷積神經網路和用於自然語言處理的循環神經網路的理論知識及其TensorFlow實現方法，並結合實際場景和例子描述了深度學習技術的應用範圍與效果。 所有案例均來自講師團隊工作中的親身實踐，所選案例均是深度學習的經典應用，非常具有代表性。




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講師介紹


王琛

，

《深度學習原理與TensorFlow實踐》作者之一，百納信息技術有限公司人工智慧方向負責人。




畢業於英國愛丁堡大學，並獲得人工智慧專業碩士學位。早年參加信息學奧林匹克競賽獲得河北省第1名、全國三等獎，並保送進入中山大學。大學期間，在ACM競賽上也屢獲佳績。碩士畢業後就職於百度基礎架構部，參與大數據平台研發工作，對大數據分析處理、分布式系統架構等方面都有比較深刻的理解。2014年加入百納，負責多個項目的研發，自2016年起負責人工智慧方向的探索。



課程大綱

第一講 深度學習與TensorFlow簡介






  • 深度學習簡介




    • 深度學習的由來



    • 深度學習的「深」



    • 深度學習發展趨勢



  • TensorFlow系統簡介




    • TensorFlow的設計目標



    • TensorFlow的核心概念：計算圖、Session



    • TensorFlow的系統架構及源碼結構



第二講 TensorFlow基礎使用






  • 環境準備：TensorFlow安裝及常用Python庫介紹



  • 實例解析




    • Kaggle平台及Titanic題目介紹



    • 代碼解析，包括數據讀入及預處理、構建計算圖和訓練迭代、存儲和載入訓練模型等



  • 傳統機器學習的優化技巧



  • TFLearn、TF-Slim介紹及示常式序解析



第三講 圖像處理CNN






  • 卷積神經網路原理




    • 卷積操作的由來



    • 池化



    • ReLU



    • Dropout



  • 經典模型介紹及TensorFlow代碼解析




    • AlexNet：震驚世界的突破



    • VGGNet：更深的結構更優秀



    • GoogLeNet & Inception：更全面的結構更優秀



    • ResNet：飆升的深度



  • 如何直接使用訓練好的Inception做圖像識別



第四講 圖像風格化實現與GAN簡介






  • CNN應用之圖像風格化實例




    • 量化的風格



    • 快速風格化的兩種模型



  • 生成對抗網路GAN介紹




    • GAN的基本思想概述



    • 樸素GAN框架及TensorFlow代碼解析



第五講

文

字處理RNN






  • RNN & LSTM原理




    • RNN模型的基本形式



    • BPTT演算法



    • LSTM模型



  • 語言模型簡介




    • NGram語言模型



    • 神經網路語言模型



    • 循環神經網路語言模型



  • TensorFlow實現代碼生成



課程目標




  • 快速掌握深度學習的基礎原理和TensorFlow系統基本使用方法；



  • 利用TensorFlow從零開始實現完全正確的神經網路；



  • 強化大家對深度學習及TensorFlow架構的理解，從而運用TensorFlow開發各類相關應用。



適合人群




  • 有一定的Python語言基礎； 對機器學習、深度學習感興趣；



  • 了解深度學習理論，希望嘗試更多工程實踐；



  • 對工程產品有較多經驗，希望學習深度學習理論。



加入討論群

QQ群：491738890





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