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坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。 |
上课时间和地点 |
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
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实验设备 |
☆资深工程师授课
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质量保障 |
1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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第1章Tensorflow基础操作
1-1Tensorflow简介与安装
1-2Tensorflow中的变量
1-3变量常用操作
1-4实现线性回归算法
1-5Mnist数据集简介
1-6逻辑回归算法
第2章Tensorflow神经网络
2-1神经网络结构
2-2卷积网络结构基本定义
2-3卷积神经网络迭代
2-4Cifar-10图像分类任务
第3章卷积神经网络实战:猫狗识别
3-1卷积神经网络实战:猫狗识别
3-2数据读取
3-3网络架构
3-4网络迭代训练
3-5测试效果
第4章递归神经网络模型(RNN)
4-1RNN网络基本架构
4-2实现RNN网络架构
4-3RNN实现自己的小demo
4-4RNN预测时间序列
第5章致敬经典:Alexnet网络
5-1环境配置
5-2数据读取
5-3网络结构定义
5-4加载训练好参数
第6章Tensorboard可视化模块
6-1Tensorboard可视化展示
6-2展示效果
6-3统计可视化展示
6-4参数对结果的影响
第7章tfrecord数据源制作
7-1生成自己的数据集
7-2读取数据
7-3生成数据源
7-4加载tfrecord进行分类任务
第8章CNN文本分类任务
8-1CNN文本分类任务概述
8-2文本分类任务特征定义
8-3卷积网络定义
8-4完成预测分类任务
第9章Resnet残差网络
9-1Resnet网络原理
9-2网络流程设计
9-3残差网络细节
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