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Tensorflow都能用來幹什麼?

自 2015 年 11 月 9 號發布之後,TensorFlow 逐漸成為人工智慧領域最廣泛運用的深度學習框架。那麼TensorFlow框架到底是什麼?

TensorFlow 是一個大規模機器學習的開源框架,提供了多種深度神經網路的支持。

不僅 Google 在自己的產品線使用 TensorFlow,包括聯想、小米、新浪網、京東、360、網易等眾多知名企業也都將 TensorFlow 用於其產品和研發,為其用戶帶來更智能和便捷的體驗。


TensorFlow 是一個採用數據流圖(data flow graphs),用於數值計算的開源軟體庫。最初由Google大腦小組的研究員和工程師們開發出來,用於機器學習和深度神經網路方面的研究。

舉個例子

TensorFlow 可用於訓練大規模深度神經網路所需的計算,使用該工具涉及的計算往往複雜而深奧。

為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調試與優化,可視化工具TensorBoard 應運而生。使用 TensorBoard 來展現 TensorFlow 圖,繪製圖像生成的定量指標圖以及顯示附加數據(如其中傳遞的圖像)。

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

同時,它還可以通過互動式的ipython界面嘗試些想法,從而有條理地歸置好筆記、代碼等內容。

Google開源了TensorFlow,使得TensorFlow的影響範圍更大,成為全球科學家研究成果、研究人員課題、甚至高中學生作業的核心組成部分。

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


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