Advertisement

深度学习以及TensorFlow 2的实践应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
新加坡国立大学的AI团队,凭借其在亚洲乃至全球的领先地位,倾力打造了一套备受瞩目的课程。由资深研究员龙龙老师主讲,该课程旨在帮助人工智能和深度学习领域的初学者,以一种快速且深入的方式掌握核心算法的原理与实践。受到【莫烦老师】的权威推荐,龙龙老师采用简洁明了、效率极高的教学方法,从多个维度系统地阐述深度学习知识,尤其适合那些希望全面了解该领域的学习者。此外,【爱可可-爱生活】也友善地分享了课程的Github链接。 该课程的显著特点包括:首先,它采用通俗易懂的方式,以追溯算法源头、循序渐进的模式对深度学习算法进行讲解,学员无需具备任何机器学习基础,只要具备一定的编程经验即可轻松入门。其次,课程注重实用性,以最新的TensorFlow 2版本为教学对象,相比于TensorFlow 1.x版本而言,其难度已显著降低约50%。再次,通过大量案例教学,以计算机视觉和自然语言处理领域的经典数据集为依托,学员将从零开始运用TensorFlow 2与深度学习算法完成一系列实战项目。最后, 课程内容将持续更新维护,确保其与学术界最前沿的算法保持同步,并提供永久有效的学习体验。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • TensorFlow 2
    优质
    本书深入浅出地介绍了使用TensorFlow 2进行深度学习开发的知识和技巧,适合对深度学习感兴趣的读者入门及进阶。 本课程为深度学习与Tensorflow2实战视频教程的最新版本(2020年)。新版TensorFlow 2更为简洁实用,采用纯实战驱动的方式进行教学,并以通俗易懂的语言讲解核心模块及其应用实例。整个课程通过实际代码操作来教授知识,让学员快速掌握各大核心模块的应用技巧。基于真实数据集展开项目实践,提供丰富的案例支持,帮助学习者迅速入门深度学习领域。
  • 详解:原理TensorFlow进行图像分类)
    优质
    本书深入浅出地讲解了深度学习的核心原理,并通过TensorFlow框架详细介绍了如何实现图像分类项目,适合初学者和进阶读者。 人工神经网络(简称神经网络)是一种模仿人类大脑神经元构造的数学计算模型。构建一个有效的神经网络需要满足以下三个条件:确定输入与输出、设定权重(w)及阈值(b)、以及多层感知器结构。 在训练过程中,最具有挑战性的部分是找到合适的权重和阈值。这通常通过试错法实现,即不断调整权重或阈值的微小变化,并观察这些改变对网络输出的影响。经过反复尝试后,当模型达到最优性能时所对应的那组参数(w 和 b),便是我们所需要的最终结果。 因此,神经网络的工作流程可以概括为:首先确定输入和输出;其次通过一系列算法将输入转化为预期的输出;最后利用试错法进行训练以优化权重与阈值。
  • TensorFlow 2入门
    优质
    本书旨在为初学者提供在TensorFlow 2环境下进行深度学习实践的全面指导,通过丰富的示例和教程帮助读者快速掌握核心概念和技术。 亚洲排名第一的新加坡国立大学AI团队倾力打造的课程由资深研究员龙龙老师主讲,旨在帮助人工智能与深度学习初学者快速且深入地理解深度学习算法原理及其实践应用。 莫烦老师的权威推荐指出,在教学过程中,龙龙老师以简短而高效的方式从多个角度解析了深度学习的相关知识,非常适合那些希望全面了解这一领域的学员。此外,《爱可可-爱生活》也向大家介绍了我们的课程资源。 该课程具有以下特色: 1. 通俗易懂的讲解方式:对深度学习算法追本溯源、循序渐进地进行介绍,即使没有机器学习背景知识的学生也能轻松上手。 2. 实用为主导的教学内容:采用最新的TensorFlow 2版本教学,相比之前的TensorFlow 1.x版本来说难度降低约50%。 3. 案例驱动的学习体验:基于计算机视觉和自然语言处理领域的经典数据集,从头开始结合使用TensorFlow 2以及深度学习算法完成多个实际案例的实践操作。 4. 长期更新与维护服务:购买课程后可享受永久有效的使用权,并且会持续跟进最新的学术研究进展进行内容更新。
  • 期末复题.pdf
    优质
    本PDF文档汇集了深度学习及应用实践课程的期末复习题目,涵盖神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等核心概念与技术应用实例,旨在帮助学生全面掌握课程知识点,为考试做好准备。 东华大学深度学习与应用实践课程的课后作业与期末复习题。
  • TensorFlow入门
    优质
    《TensorFlow深度学习入门及实战》是一本全面介绍使用TensorFlow框架进行深度学习研究和应用实践的手册,适合初学者快速上手并深入探索。 现在为大家推荐一套课程——《Tensorflow深度学习入门与实战(全新2.0版本)》,这套课程包含了全部数据集、代码以及PPT材料。通过通俗易懂的实例,系统地讲解了如何使用TensorFlow 2.0,并提供了一门简明且深入的 TensorFlow 2.0 教程。该教程适合有一定Python语言基础和数据分析经验的学习者参考学习,涵盖Tensorflow深度学习的基本概念及应用方法。
  • TensorFlow开发——mnist手写数字识别1
    优质
    本教程介绍如何使用TensorFlow进行深度学习实战,通过构建一个简单的神经网络模型来实现MNIST数据集的手写数字识别,帮助初学者快速上手。 导入tensorflow库,并使用mnist数据集来实现手写数字识别。首先加载MNIST数据: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(data, one_hot=True) ``` 接下来,从训练集中获取一批样本用于前向计算: ```python batch_image_xs, batch_labels_ys = mnist.train.next_batch(batch_size=10) # 每张图片包含28*28=784个像素点。 ```
  • 训营:21天TensorFlow+Keras+scikit-learn
    优质
    本实训营提供为期21天的深度学习实战培训,涵盖TensorFlow、Keras及scikit-learn等主流工具和技术,助力学员掌握从理论到应用的全流程。 基于 TensorFlow、Keras 和 scikit-learn 的框架介绍了 21 种典型的人工智能应用场景,并将这些场景分为预测类项目实战、识别类项目实战以及生成类项目的应用实践。在预测类别中,包括了房价预测、泰坦尼克号生还概率的评估、共享单车使用的趋势分析、福彩3D的号码预测和股票市场的走势预测等8个项目;而在识别类别里,则有数字识别任务、人脸识别技术的应用、表情识别人工智能以及人体姿态的检测等7个案例。最后在生成类别的项目中,涉及到了看图写话的功能开发、用于创作电视剧剧本的人工智能系统设计、风格迁移的艺术探索和人脸图像的合成实验共6个项目;这些应用场景适合初学者参考与实践。
  • TensorFlow入门-含源码PPT(1).zip
    优质
    本资料包提供关于TensorFlow和深度学习的基础知识和实用教程,包含详细的源代码和教学PPT,适合初学者快速上手。 这款上传的文件是Tensorflow软件的教程,包含PPT、PDF文档以及实战代码。下载后可按照教程步骤自行搭建Tensorflow框架,并使用提供的代码进行程序测试训练,以达到熟悉了解并入门的目的。
  • 项目:探索
    优质
    本项目聚焦于深度学习的实际应用与研究,涵盖神经网络模型构建、训练优化及案例分析等内容,旨在提升参与者的理论知识和实战技能。 深度学习是人工智能领域的一项核心技术,它利用神经网络模型对复杂数据进行建模,在图像识别、语音识别及自然语言处理等领域展现出卓越的能力。本项目旨在使用Python编程中的Keras库和TensorFlow后端来实施深度学习项目。 Keras是一个高级的神经网络API,通过Python接口运行在如TensorFlow、Theano或CNTK等不同的计算平台之上。它的设计目的是为了方便用户操作,并且模块化的设计让研究人员可以快速地测试他们的想法,推动了深度学习领域的进步。其主要优势在于清晰简洁的代码结构,便于实现复杂的网络架构。 TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,它引入了数据流图的概念用于数值计算,在深度学习中描述的是模型中的数学操作流程以及这些操作间的数据流动。该框架的一大特点是可以高效地在各种硬件平台上运行,包括CPU、GPU和TPU等。 本项目可能包含以下内容: 1. 数据预处理:深度学习模型的表现很大程度上依赖于输入数据的质量。这一步骤通常涉及数据清洗、归一化、标准化以及特征提取等工作。 2. 构建神经网络模型:Keras提供了多种预先定义的层,如卷积层和全连接层等,并且还有不同的优化器可供选择,使得构建深度学习模型变得非常简便。项目中可能会展示如何创建多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。 3. 训练与验证:通过划分训练集、验证集和测试集进行操作,演示在Keras环境下配置参数设置损失函数及指标,并执行模型的训练过程。这可能涵盖批量大小的选择、训练周期数以及早停策略等细节。 4. 模型评估:完成模型训练后,将展示如何使用测试数据来衡量其泛化能力,包括准确率、精确度和召回率在内的多种性能评价标准都将被提及。 5. 模型保存与加载:Keras支持对整个模型以及权重的存储及恢复功能,在后续的操作中可以快速地回到之前的训练状态继续进行开发工作或调整实验设置。 6. 实战应用案例分析:项目可能会包含图像分类、文本情感分析和语音识别等具体的应用场景,展示了深度学习技术解决实际问题的能力。 7. 模型优化方法探讨:可能包括超参数调优、正则化措施以及数据增强策略等内容来提高模型的性能。 综上所述,通过结合使用Keras与TensorFlow框架,本项目为初学者提供了一个实践平台以掌握深度学习的基本流程,并体验高级API带来的便捷性。研究该项目有助于加深对理论知识的理解并提升实际操作能力。
  • .pdf
    优质
    《实践中的深度学习》是一份探讨如何将深度学习技术应用于实际问题解决的文档。它涵盖了从理论基础到应用案例的全面介绍,旨在帮助读者理解并掌握深度学习在不同场景下的实现方法和技术细节。 ### 动手学深度学习——基础篇 #### 目录概览与背景介绍 《动手学深度学习》是一本旨在帮助读者从理论到实践全面掌握深度学习技术的教材。本书覆盖了深度学习的基础知识、核心算法及实际应用案例,特别强调数据操作、数据预处理以及线性代数等基础知识的学习。 #### 数据操作 **入门:** - **数组创建:**在深度学习中经常需要处理多维数组(张量)。掌握如何使用`NumPy`或框架如`PyTorch`和`TensorFlow`来创建基本的数组结构至关重要。 - **数据类型:**了解不同数据类型及其在计算中的意义。 **运算符:** - **算术运算:**加减乘除等基础操作。 - **比较运算:**用于判断两个数组元素之间的关系。 - **逻辑运算:**如与、或、非,复合条件的判断。 **广播机制:** - **定义:**允许在不同形状的数组之间执行算数运算。例如可以将一个`(1, 2)`形状和另一个`(3, 1)`形状相加得到结果为`(3, 2)`。 - **应用场景:**常用于权重更新等场景,提高模型训练效率。 **索引和切片:** - **索引:**获取特定位置的元素。 - **切片:**选取连续的一段元素,支持多维度选择方式。 - **高级索引:**使用布尔数组或整数数组进行复杂操作。 **节省内存:** - **视图:**提供对原始数据的不同视角而不复制数据,有效减少内存占用。 - **转置:**改变轴序但不增加额外的存储需求。 **转换为其他Python对象:** - **列表:**将数组转换为方便处理的数据结构。 - **字典:**按键值形式存储特定数组时有用的方法。 #### 数据预处理 **读取数据集:** - **文件格式:**常见的包括CSV、JSON等,了解如何高效地读写这些格式对于实际操作至关重要。 - **库选择:**利用`pandas`等库来解析和处理数据集。 **处理缺失值:** - **识别方法:**使用特定函数或方法检测并标记缺失值。 - **填充策略:**采用插值、均值中位数等方式填补,避免偏差。 **转换为张量格式:** - **定义:**将数据转化为深度学习模型可以使用的张量形式。 - **库支持:**多数框架如PyTorch和TensorFlow提供了内置函数来实现这一过程。 #### 线性代数 **标量、向量、矩阵与张量:** - **标量:**单一数值,没有方向。 - **向量:**一组按顺序排列的数值,有明确的方向。 - **矩阵:**由行和列组成的二维数组,通常用于表示线性变换。 - **张量:**多维数组,是矩阵的一种推广。 **张量算法的基本性质:** - **加法运算:**对应位置元素相加。 - **乘法形式:**包括点积、外积等不同方式。 - **转置操作:**交换维度顺序,在处理高维数据时尤为重要。 **降维方法:** - **定义:**减少数据的维度,便于可视化或简化计算。 - **常用技术:**主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)等。 **点积(Dot Product):** - **定义:**两个向量对应元素乘积之和。 - **应用场景:**用于评估向量之间的相似度。 **矩阵与向量的运算:** - **定义:**矩阵每一行与向量相乘再求和,得到新的向量结果。 - **应用场景:**在神经网络中计算层间信号传递的关键步骤之一。 **矩阵间的乘法操作:** - **定义:**涉及行列点积的复杂组合运算。 - **应用场景:**广泛应用于线性回归、神经网络等机器学习模型之中。 通过上述知识点的学习,读者不仅能掌握坚实的数学基础,还能更好地理解和应用深度学习技术。这本书提供了丰富的实例和详尽解释,为初学者构建了清晰的学习路径。