     基于Python的Tensorflow進(jìn)階培訓(xùn)

第1講Tensorflow基礎(chǔ)
1)TensorFlow系統(tǒng)架構(gòu)
2)數(shù)據(jù)流圖
3)TensorFlow基本概念
4)TensorFlow實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流圖
5)可視化數(shù)據(jù)流圖
6)TensorFlow分布式

第2講TensorFlow圖像處理
1)加載圖像
2)圖像格式
3)把圖像轉(zhuǎn)換為TFRecord文件
4)讀取TFRecord文件
5)圖像處理實(shí)例
6)全新的數(shù)據(jù)讀取方式—DatasetAPI

第3講Tensorflow神經(jīng)元函數(shù)
1)激活函數(shù)
2)sigmoid函數(shù)
3)代價(jià)函數(shù)
4)softmax_cross_entropy函數(shù)

第4講TensorFlow自編碼器
1)自編碼簡(jiǎn)介
2)降噪自編碼
3)自編碼器解析手寫數(shù)字
4)實(shí)例：用自編碼預(yù)測(cè)信用卡欺詐

第5講TensorFlow實(shí)現(xiàn)Word2vec
1)詞向量及其表達(dá)
2)Word2vec原理
3)skim-gram模型
4)實(shí)例：TensorFlow實(shí)現(xiàn)Word2Vec

第6講TensorFlow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2)卷積層
3)池化層
4)歸一化層
5)Tensorflow實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6)TensorFlow實(shí)現(xiàn)進(jìn)階卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7)幾種經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

第7講TensorFlow循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2)前向傳播與隨時(shí)間反向傳播
3)梯度消失或爆炸
4)RNN其他變種
5)RNN應(yīng)用場(chǎng)景
6)實(shí)例：用LSTM實(shí)現(xiàn)分類

第8講TensorFlow高層封裝
1)TensorFlow高層封裝簡(jiǎn)介
2)Estimator簡(jiǎn)介
3)實(shí)例：使用Estimator預(yù)定義模型
4)實(shí)例：使用Estimator自定義模型
5)Keras簡(jiǎn)介
6)實(shí)例：Keras實(shí)現(xiàn)序列式模型
7)TFLearn簡(jiǎn)介

第9講情感分析及實(shí)操
1)深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理
2)詞向量簡(jiǎn)介
3)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4)遷移學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
5)實(shí)例：TensorFlow實(shí)現(xiàn)情感分析

第10講用TensorFlow預(yù)測(cè)乳腺癌
1)數(shù)據(jù)說(shuō)明
2)數(shù)據(jù)預(yù)處理
3)探索數(shù)據(jù)
4)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5)訓(xùn)練并評(píng)估模型

第11講聊天機(jī)器人及實(shí)操
1)聊天機(jī)器人原理
2)Encoder-Decoder架構(gòu)
3)帶注意力的框架

4)用TensorFlow實(shí)現(xiàn)聊天機(jī)器人
第12講人臉識(shí)別及實(shí)操
1)人臉識(shí)別簡(jiǎn)介
2)人臉識(shí)別流程
3)項(xiàng)目概況
4)實(shí)施步驟

第13講強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
1)強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介
2)強(qiáng)化學(xué)習(xí)常用算法
3)Q-Learning算法
4)DQN算法

第14講生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)
1)生成ndarray的幾種方式
2)存取元素
3)矩陣操作
4)數(shù)據(jù)合并與展平
5)通用函數(shù)
6)廣播機(jī)制