TensorFlow
架构和应用 |
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时间地点:北京,上海,深圳根据报名开班 |
课程费用:5500元/人 |
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企业内训:可以根据企业需求,定制内训,详见
内训学习手册 |
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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
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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
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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
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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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