Tensorflow究竟如何應用在圖像處理、自然語言處理等方面

TensorFlow是Google基於DistBelief進行研發的第二代人工智慧學習系統，其命名來源於本身的運行原理。

Tensor（張量）意味著N維數組，Flow（流）意味著基於數據流圖的計算，TensorFlow實際上就是張量從流圖的一端流動到另一端計算過程。

TensorFlow作為將複雜的數據結構傳輸至人工智慧神經網中進行分析和處理過程的系統，在圖形分類、音頻處理、推薦系統和自然語言處理等場景下有著豐富的應用。

此外，TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的演算法，均是目前在Image，Speech和NLP最流行的深度神經網路模型。

2015年年底，Google開源了TensorFlow，從而使TensorFlow的影響範圍更大，也讓深度學習門檻變得越來越低。

也就是說，只要擁有Python和機器學習基礎，入門和使用神經網路模型將變得非常簡單。

因此，超級數學建模攜手唐老師以Tensorflow作為核心武器，為大家精心準備《Tensorflow實戰》系列課程。

唐老師將從基礎講起，並結合熱門模型演算法詳細講解相關應用領域，包括圖像處理、自然語言處理和物體檢測與機器翻譯。最後還會藉助真實數據集進行實戰講解。

相信，每天都能感受到能力的提升！

《Tensorflow實戰》系列課程介紹

基礎篇（共41學時）

（課程大綱）

《深度學習主流框架-Tensorflow實戰》（￥198）

第一章 Tensorflow基本操作（免費試學）

第二章 Tensoflow卷積神經網路（免費試學）

第三章 卷積神經網路實戰-貓狗識別

第四章 RNN遞歸神經網路實戰

第五章 致敬經典：ALEXNET網路實戰

第六章 Tensorboard可視化展示

第七章 tfrecord製作自己的數據集

第八章 CNN應用於文本分類任務

第九章 resnet殘差網路

第十章 驗證碼識別實戰

即可報名學習

課程特色

學習周期——一個月（學習建議：2小時/周）

課程收益——快速掌握神經網路基礎知識；掌握深度學習的主流框架；獨立完成項目實戰

圖像處理篇（共41學時）

（課程大綱）

《Tensorflow實戰--圖像處理》（￥198）

第一章 對抗生成網路（免費試學）

第二章 風格轉換

第三章 高級API實例

第四章 圖像補全

第五章 超分辨重構

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！