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課程目錄: 深度學習應用開發-TensorFlow培訓
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課程大綱:

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課程導學

開篇語

課程安排

第一講 人工智能導論

人工智能 未來已來?

人工智能 未來已來!

人工智能發展史 跌宕起伏的60+年

第二講 深度學習簡介及開發環境搭建

人工智能、機器學習與深度學習

深度神經網路與深度學習框架

Anaconda和TensorFlow開發環境搭建

第三講(根據基礎選修) 工欲善其事必先利其器:簡明Python基礎

引言、輸出語句Print、變量、數據類型和基本運算

字符串、列表、元組、集合、字典、格式化輸出和類型轉換

程序結構與控制語句

測試1:Python基礎測試

作業1:Python小作業 小說詞頻統計

第四講 磨刀不誤砍柴工:TensorFlow 編程基礎

TensorFlow的基礎概念

TensorFlow的基本運算

TensorBoard可視化初步

(新)TensorFlow 2.0 編程基礎

測試2:Tensorflow編程基礎單元測試

第五講 單變量線性回歸:TesnsorFlow實戰

監督式機器學習的基本術語

線性回歸問題TensorFlow實戰:初步

線性回歸問題TensorFlow實戰:進階

(新)線性回歸問題:TensorFlow 2 實踐

作業2:通過生成人工數據集合,基于TensorFlow實現y=3.1234*x+2.98線性回歸

第六講 多元線性回歸:波士頓房價預測問題TesnsorFlow實戰

波士頓房價預測:數據與問題分析

機器學習中的線性代數基礎(根據基礎選修)

第一個版本的模型構建

后續版本的持續改進

(新)波士頓房價預測問題:TensorFlow 2 實踐

作業3:波士頓房價預測線性回歸實踐

第七講 MNIST手寫數字識別:分類應用入門

MNIST手寫數字識別數據解讀

分類模型構建與訓練

(新)MNIST手寫數字識別:TensorFlow 2.0 實踐

作業4:FashionMNIST圖像識別問題的神經元模型實踐

第八講 MNIST手寫數字識別進階:多層神經網絡與應用

單隱藏層神經網絡構建與應用

多層神經網絡建模與模型的保存還原

TensorBoard進階與TensorFlow游樂場

(新)MNIST手寫數字識別進階:TensorFlow 2.0實現

作業5:Fashion-MNIST圖像識別問題的多層神經網絡模型實踐

第九講 泰坦尼克號旅客生存預測:Keras應用實踐

泰坦尼克號旅客生存預測案例分析與數據處理

Keras建模與應用

Keras模型訓練過程中數據存儲與模型恢復

第十講 圖像識別問題:卷積神經網絡與應用

從全連接神經網絡到卷積神經網絡:解決參數太多的問題

卷積神經網絡的基本結構

TensorFlow對卷積神經網絡的支持

CIFAR-10圖像分類案例的TensorFlow卷積神經網絡實現

(新)CIFAR10圖像分類:TensorFlow2實現

作業6:CIFAR10案例卷積神經網絡實踐

第十一講 Deep Dream:理解深度神經網絡結構及應用

Deep Dream:計算機生成夢幻圖像

經典深度神經網絡與數據增強

Inception模型文件導入與卷積層分析

Deep Dream圖像生成

(新)Deep Dream圖像生成:TensorFlow2實現

作業7:Deep Dream圖像生成的實踐

第十二講 電影評論情感分析:自然語言處理應用實踐

電影評論情感分析案例與IMDB數據集

自然語言處理基礎

電影評論情感分析數據處理及建模

循環神經網絡及其應用

第十三講 貓狗大戰:遷移學習及應用

貓狗大戰案例介紹

tf.data.Dataset數據集

基于VGG16的遷移學習模型構建與應用

TFRecord文件與應用

第十四講(高階選修) 生成式對抗網絡原理及Tensorflow實現

生成式對抗網絡(GAN)的簡介

利用GAN生成Fashion-MNIST圖像

利用CGAN生成Fashion-MNIST圖像

第十五講(高階選修) 鳶尾花品種識別:TensorFlow.js應用開發

TensorFlow.js介紹和第一個web程序

IDE和第一個TensorFlow.js程序

TensorFlow.js的核心概念和API介紹

鳶尾花分類案例構建

第十六講(高階選修) 花卉識別App:TensorFlow Lite與移動應用開發

TensorFlow Lite介紹和優勢特點

花卉識別:TFLite模型重訓練和模型轉換

花卉識別:安卓App運行TFLite

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