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            課程目錄:基于Python的Tensorflow進階培訓
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            課程大綱:

                 基于Python的Tensorflow進階培訓

             

             

            第1講Tensorflow基礎
            1)TensorFlow系統架構
            2)數據流圖
            3)TensorFlow基本概念
            4)TensorFlow實現數據流圖
            5)可視化數據流圖
            6)TensorFlow分布式

            第2講TensorFlow圖像處理
            1)加載圖像
            2)圖像格式
            3)把圖像轉換為TFRecord文件
            4)讀取TFRecord文件
            5)圖像處理實例
            6)全新的數據讀取方式—DatasetAPI

            第3講Tensorflow神經元函數
            1)激活函數
            2)sigmoid函數
            3)代價函數
            4)softmax_cross_entropy函數

            第4講TensorFlow自編碼器
            1)自編碼簡介
            2)降噪自編碼
            3)自編碼器解析手寫數字
            4)實例:用自編碼預測信用卡欺詐

            第5講TensorFlow實現Word2vec
            1)詞向量及其表達
            2)Word2vec原理
            3)skim-gram模型
            4)實例:TensorFlow實現Word2Vec

            第6講TensorFlow卷積神經網絡
            1)卷積神經網絡簡介
            2)卷積層
            3)池化層
            4)歸一化層
            5)Tensorflow實現簡單卷積神經網絡
            6)TensorFlow實現進階卷積神經網絡
            7)幾種經典卷積神經網絡

            第7講TensorFlow循環神經網絡
            1)循環神經網絡簡介
            2)前向傳播與隨時間反向傳播
            3)梯度消失或爆炸
            4)RNN其他變種
            5)RNN應用場景
            6)實例:用LSTM實現分類

            第8講TensorFlow高層封裝
            1)TensorFlow高層封裝簡介
            2)Estimator簡介
            3)實例:使用Estimator預定義模型
            4)實例:使用Estimator自定義模型
            5)Keras簡介
            6)實例:Keras實現序列式模型
            7)TFLearn簡介

            第9講情感分析及實操
            1)深度學習與自然語言處理
            2)詞向量簡介
            3)循環神經網絡
            4)遷移學習簡介
            5)實例:TensorFlow實現情感分析

            第10講用TensorFlow預測乳腺癌
            1)數據說明
            2)數據預處理
            3)探索數據
            4)構建神經網絡
            5)訓練并評估模型

            第11講聊天機器人及實操
            1)聊天機器人原理
            2)Encoder-Decoder架構
            3)帶注意力的框架

            4)用TensorFlow實現聊天機器人
            第12講人臉識別及實操
            1)人臉識別簡介
            2)人臉識別流程
            3)項目概況
            4)實施步驟

            第13講強化學習基礎
            1)強化學習簡介
            2)強化學習常用算法
            3)Q-Learning算法
            4)DQN算法

            第14講生成式對抗網絡
            1)生成ndarray的幾種方式
            2)存取元素
            3)矩陣操作
            4)數據合并與展平
            5)通用函數
            6)廣播機制

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