本课程将指导您如何使用Google的TensorFlow框架创建用于深度学习的人工神经网络!本课程旨在以易于理解的方式为您提供有关Google TensorFlow框架复杂性的易于理解的指南。其他课程和教程倾向于远离纯张量流,而使用使用户更少控制的抽象。在这里,我们提供一门课程,最终可以作为按预期使用TensorFlow框架的完整指南,同时向您展示深度学习中可用的最新技术!
本课程旨在平衡理论和实际实现,提供完整的google colab和Jupiter笔记本代码指南,以及易于参考的幻灯片和注释。我们还将提供大量练习来测试您的新技能!
那里有很多深度学习框架,那么为什么要使用TensorFlow?
TensorFlow是一个开放源代码软件库,用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算,而图的边缘表示在它们之间通信的多维数据数组(张量)。灵活的体系结构允许您使用单个API将计算部署到台式机,服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。TensorFlow最初是由Google机器智能研究组织内的Google Brain团队的研究人员和工程师开发的,目的是进行机器学习和深度神经网络研究,但该系统具有足够的通用性,可以广泛应用于其他领域,例如好吧。
全世界的主要公司都在使用它,包括Airbnb,Ebay,Dropbox,Snapchat,Twitter,Uber,SAP,Qualcomm,IBM,Intel,当然还有Google!
此外,该课程还包含基于实际示例的实践练习。因此,您不仅将学习理论,而且还将获得一些动手实践来构建自己的模型。有五个关于医疗保健问题的大项目,还有一个要实践的小项目,列表如下:
- Concrete Quality Prediction Using Deep Neural Networks.
- CIFAR-10.
- Classifying clothing images.
- 20 newsgroups.
- Handwritten Digit.
- Denoising autoencoders (DAEs).
- Movie Reviews Sentiment Analysis Using Recurrent Neural Networks.
- Predicting Stock Price
- Iris Flower.
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44100 Hz
Language: English | Size: 6.18 GB | Duration: 16h 38
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