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    TensorFlow深度学习：深度神经网络在机器学习任务中的应用-

    共30节61人学习机工社华章IT 课程详情 领证书

    • 第1课：深度学习简介

      • 0.0TensorFlow深度学习：简介
      • 主题
      • 1.1 神经网络与深度学习
      • 1.2在线课程中的代码运行
      • 1.3人工神经网络简介

    • 第2课：深度学习工作原理

      • 主题
      • 2.1深度神经网络家族以及其应用
      • 2.2基本理论I——神经元
      • 2.3基本理论II——成本函数、梯度下降和反向传播
      • 2.4TensorFlow训练场——将深网可视化
      • 2.5深度学习数据集
      • 2.6深网理论在代码I中的应用

    • 第3课：卷积网络

      • 主题
      • 3.1基本理论III——小批量、不稳定梯度和避免过度拟合
      • 3.2深网理论在代码II中的应用
      • 3.3用于视觉识别的卷积神经网络简介
      • 3.4经典卷积网络结构——LeNet-5
      • 3.5经典卷积网络结构——AlexNet 和VGGNet
      • 3.6TensorBoard和模型输出释义

    • 第4课：TensorFlow简介

      • 4.0TensorFlow简介
      • 4.1先进的深度学习库对比
      • 4.2TensorFlow简介
      • 4.3TensorFlow中的拟合模型
      • 4.4TensorFlow中的稠密网络
      • 4.5TensorFlow中的深度卷积网络

    • 第5课：深度网络提升

      • 主题
      • 5.1性能提升与超参调节
      • 5.2如果建立你自己的深度学习项目
      • 5.3自学习资源
      • TensorFlow深度学习：结束语
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