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TensorFlow 架构和应用    
1548 次浏览  33 次
B. Ma
百度高级算法工程师
 
时间地点北京,上海,深圳根据报名开班
课程费用:5500元/人
 
企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见 内训学习手册


认证方式:
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测:
  • 在线考试
  • 能力分析,给出学习建议
  • 合格者颁发证书,作为职业技能资格证明


    深入讲解 TensorFlow 架构、设计和特点

    培训目标:

      结合实际应用举例和和业界趋势分析
      既有 TensorFlow 的案例,也有高层类库 Keras 的实践
    培训对象:对深度学习算法原理和应用感兴趣的技术人员,具有一定编程(Python)和数学基础(线性代数、微积分、概率论)的技术人员
    学员基础:具有一定编程(Python)基础和数学基础(线性代数、微积分、概率论)
    授课方式: 定制课程 + 案例讲解 + 小组讨论,60%案例讲解,40%实践演练

    培训内容:2天

    主题
    内容
    1. TensorFlow 入门
    - Overview
    - Graphs and Sessions 图和会话
    1) Tensor
    2)Data Flow Graphs
    3)Graph and sub-Graph
    - Distributed Computation 分布式计算
    2. TensorFlow Ops 操作符
    - Basic operations
    - Tensor types
    - Constants and variables
    - Feeding inputs
    - TensorBoard
    3. Basic Model 基本模型
    - Linear regression in TensorFlow
    - Optimizers
    - Logistic regression
    - Loss functions
    4. Model Structure 模型结构
    - Overall structure of a model in TensorFlow
    - word2vec
    - Name scope
    - Embedding visualization
    5. Experiments Management 实验管理
    - tf.train.Saver
    - tf.summary
    - Randomization
    - Data Readers
    6. Application 实战
    - AutoEncoder
    - MLP
    - CNN(AlexNet,VGGNet,Inception Net,ResNet)
    - RNN(LSTM,Bi-RNN)
    - Deep Reinforcement Learning(Policy Network、Value Network)
     
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