TensorFlow的各种应用,你晓得不?

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近几年,AI 的重大进展对我们的日常生活产生了积极影响。随着Google发布了《Google AI 原则》( Google AI Principles ),它们为 AI 发展提供了一个框架。


由于这一领域的发展非常迅速,一些原则的最佳实践,如 “ 避免制造或加强不公平的偏见 ” 或 “ 对人类负责 ”,也在不断变化和改进。


自 2015 年 11 月 9 号发布之后,TensorFlow 逐渐成为人工智能领域最广泛运用的深度学习框架。那么TensorFlow框架到底是什么?

TensorFlow 是一个大规模机器学习的开源框架,提供了多种深度神经网络的支持。


不仅 Google 在自己的产品线使用 TensorFlow,包括联想、小米、新浪网、京东、360、网易等众多知名企业也都将 TensorFlow 用于其产品和研发,为其用户带来更智能和便捷的体验。


TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究。

640?wx_fmt=png举个例子

TensorFlow 可用于训练大规模深度神经网络所需的计算,使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。


为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化, 可视化工具TensorBoard 应运而生。使用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图,绘制图像生成的定量指标图以及显示附加数据(如其中传递的图像)


而TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的算法,正是目前Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。


此外,它还可以通过交互式的ipython界面尝试些想法,从而有条理地归置好笔记、代码、可视化等内容。


Google开源了TensorFlow,从而使TensorFlow的影响范围更大,成为全球科学家研究成果、研究人员课题、甚至高中学生作业的核心组成部分。


因此,超级数学建模携手唐老师以Tensorflow作为核心武器,为大家精心准备《Tensorflow实战》系列课程。


唐老师将从基础讲起,并结合热门模型算法详细讲解相关应用领域,包括图像处理、自然语言处理和物体检测与机器翻译最后还会借助真实数据集进行实战讲解。


相信,每天都能感受到能力的提升!


《Tensorflow实战》系列课程介绍

基础篇(共41学时)

(课程大纲)

深度学习主流框架-Tensorflow实战(¥198)

第一章 Tensorflow基本操作(免费试学)

第二章 Tensoflow卷积神经网络(免费试学)

第三章 卷积神经网络实战-猫狗识别

第四章 RNN递归神经网络实战

第五章 致敬经典:ALEXNET网络实战

第六章 Tensorboard可视化展示

第七章 tfrecord制作自己的数据集

第八章 CNN应用于文本分类任务

第九章 resnet残差网络

第十章 验证码识别实战

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课程特色

  • 学习周期——一个月(学习建议:2小时/周)

  • 课程收益——快速掌握神经网络基础知识;掌握深度学习的主流框架;独立完成项目实战

图像处理篇(共41学时)

(课程大纲)

Tensorflow实战--图像处理(¥198)

第一章 对抗生成网络(免费试学)

第二章 风格转换

第三章 高级API实例

第四章 图像补全

第五章 超分辨重构


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课程特色

  • 学习周期——7天(学习建议:1小时/天)

  • 课程收益——快速掌握相关基础知识和相关算法模型;掌握用Tensorflow进行图像处理的能力;独立完成项目实战

自然语言处理篇(共26学时)

(课程大纲)

Tensorflow实战--自然语言处理(¥198)

第一章 word2vec(免费试学)

第二章 LSTM情感分析

第三章 对话机器人

第四章 NLP-相似度模型

第五章 行为识别


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即可报名学习

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课程特色

  • 学习周期——4天(学习建议:1小时/天)

  • 课程收益——快速掌握相关基础知识和相关算法模型;掌握用Tensorflow进行自然语言处理的能力;独立完成项目实战


物体检测与机器翻译篇(共29学时)

(课程大纲)

Tensorflow实战--物体检测与机器翻译(¥198)

第一章 Faster-rcnn物体检测(免费试学)

第二章 Seq2Seq网络

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即可报名学习

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课程特色

  • 学习周期——7天(学习建议:1小时/天)

  • 课程收益——快速掌握相关基础知识和相关算法模型;掌握用Tensorflow进行物体检测与机器翻译的能力;独立完成项目实战


适用群体

  • Tensorflow零基础使用者(建议先从基础篇学起)

  • Tensorflow学习者,机器学习、深度学习学习者

  • 科研工作者,特别是打算迈入人工智能领域的工作者


授课老师

作为主讲人,唐老师将把多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识,还有思维和方法

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特别提醒


常见问题解答

没有基础能学吗?

能学的,但是最好先从基础学起:

若是Python零基础的同学,建议先学习我们的基础课程(传送门);

若是Tensorflow零基础的同学,建议先学习系列课的基础篇。


课程学习平台和上课方式是怎样的?

学习平台——腾讯课堂;

上课方式——报名即可学习(课程均是录播课程)。


学习过程中有疑问怎么办?

课程均设有专属学习QQ群,报名课程后可进入(微信报名的同学需联系助教进群),老师会在群里及时答疑。


课程是否提供相关学习资料?

课程均配有对应的课件代码等资料,报名后即可在课程目录或学习群群公告获取。

课程是否有优惠?

系列课中任一篇暂时优惠活动;

点击阅读原文报名Tensorflow实战系列课即可享受优惠价。


是否可以开具发票?

报名后请联系助教提供相关信息,包括:课程报名截图发票信息邮寄信息,我们会在购课后七天开具发票并邮寄到你手上。


注意事项

课程咨询交流群:760418232

课程有疑问成功报名均请联系助教

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小七微信:zwjlee001

大鱼QQ:210187565


本文由数据与算法之美整理编辑

部分资料来源Google、TensorFlow中文社区


640?来吧,点击下方“阅读原文”,跟随着老师的脚步,提升自我!

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