课程目录:基于Python的Tensorflow进阶培训
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课程大纲:

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第1讲Tensorflow基础
1)TensorFlow系统架构
2)数据流图
3)TensorFlow基本概念
4)TensorFlow实现数据流图
5)可视化数据流图
6)TensorFlow分布式

第2讲TensorFlow图像处理
1)加载图像
2)图像格式
3)把图像转换为TFRecord文件
4)读取TFRecord文件
5)图像处理实例
6)全新的数据读取方式—DatasetAPI

第3讲Tensorflow神经元函数
1)激活函数
2)sigmoid函数
3)代价函数
4)softmax_cross_entropy函数

第4讲TensorFlow自编码器
1)自编码简介
2)降噪自编码
3)自编码器解析手写数字
4)实例:用自编码预测信用卡欺诈

第5讲TensorFlow实现Word2vec
1)词向量及其表达
2)Word2vec原理
3)skim-gram模型
4)实例:TensorFlow实现Word2Vec

第6讲TensorFlow卷积神经网络
1)卷积神经网络简介
2)卷积层
3)池化层
4)归一化层
5)Tensorflow实现简单卷积神经网络
6)TensorFlow实现进阶卷积神经网络
7)几种经典卷积神经网络

第7讲TensorFlow循环神经网络
1)循环神经网络简介
2)前向传播与随时间反向传播
3)梯度消失或爆炸
4)RNN其他变种
5)RNN应用场景
6)实例:用LSTM实现分类

第8讲TensorFlow高层封装
1)TensorFlow高层封装简介
2)Estimator简介
3)实例:使用Estimator预定义模型
4)实例:使用Estimator自定义模型
5)Keras简介
6)实例:Keras实现序列式模型
7)TFLearn简介

第9讲情感分析及实操
1)深度学习与自然语言处理
2)词向量简介
3)循环神经网络
4)迁移学习简介
5)实例:TensorFlow实现情感分析

第10讲用TensorFlow预测乳腺癌
1)数据说明
2)数据预处理
3)探索数据
4)构建神经网络
5)训练并评估模型

第11讲聊天机器人及实操
1)聊天机器人原理
2)Encoder-Decoder架构
3)带注意力的框架

4)用TensorFlow实现聊天机器人
第12讲人脸识别及实操
1)人脸识别简介
2)人脸识别流程
3)项目概况
4)实施步骤

第13讲强化学习基础
1)强化学习简介
2)强化学习常用算法
3)Q-Learning算法
4)DQN算法

第14讲生成式对抗网络
1)生成ndarray的几种方式
2)存取元素
3)矩阵操作
4)数据合并与展平
5)通用函数
6)广播机制