看TensorFlow如何玩转深度学习
自 2015 年 11 月 9 號發(fā)布之后，TensorFlow 逐漸成為人工智能領(lǐng)域最廣泛運(yùn)用的深度學(xué)習(xí)框架。
TensorFlow 是一個(gè)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)的開源框架，提供了多種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持。
不僅 Google 在自己的產(chǎn)品線使用 TensorFlow，包括聯(lián)想、小米、新浪網(wǎng)、京東、360、網(wǎng)易等眾多知名企業(yè)也都將 TensorFlow 用于其產(chǎn)品和研發(fā)，為其用戶帶來更智能和便捷的體驗(yàn)。
TensorFlow? 是一個(gè)采用數(shù)據(jù)流圖（data flow graphs），用于數(shù)值計(jì)算的開源軟件庫。最初由Google大腦小組的研究員和工程師們開發(fā)出來，用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究。
舉個(gè)例子
TensorFlow 可用于訓(xùn)練大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的計(jì)算，使用該工具涉及的計(jì)算往往復(fù)雜而深?yuàn)W。
為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調(diào)試與優(yōu)化，?可視化工具TensorBoard 應(yīng)運(yùn)而生。使用 TensorBoard 來展現(xiàn) TensorFlow 圖，繪制圖像生成的定量指標(biāo)圖以及顯示附加數(shù)據(jù)（如其中傳遞的圖像）。
而TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的算法，正是目前Image，Speech和NLP最流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
此外，它還可以通過交互式的ipython界面嘗試些想法，從而有條理地歸置好筆記、代碼、可視化等內(nèi)容。
Google開源了TensorFlow，從而使TensorFlow的影響范圍更大，成為全球科學(xué)家研究成果、研究人員課題、甚至高中學(xué)生作業(yè)的核心組成部分。
因此，超級數(shù)學(xué)建模攜手唐老師以Tensorflow作為核心武器，為大家精心準(zhǔn)備《Tensorflow實(shí)戰(zhàn)》系列課程。
唐老師將從基礎(chǔ)講起，并結(jié)合熱門模型算法詳細(xì)講解相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域，包括圖像處理、自然語言處理和物體檢測與機(jī)器翻譯。最后還會借助真實(shí)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)講解。
相信，每天都能感受到能力的提升！
《Tensorflow實(shí)戰(zhàn)》系列課程介紹
基礎(chǔ)篇（共41學(xué)時(shí)）
（課程大綱）
《深度學(xué)習(xí)主流框架-Tensorflow實(shí)戰(zhàn)》（￥198）
第一章 Tensorflow基本操作（免費(fèi)試學(xué)）
第二章 Tensoflow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（免費(fèi)試學(xué)）
第三章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)-貓狗識別
第四章 RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)
第五章 致敬經(jīng)典：ALEXNET網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)
第六章 Tensorboard可視化展示
第七章 tfrecord制作自己的數(shù)據(jù)集
第八章 CNN應(yīng)用于文本分類任務(wù)
第九章 resnet殘差網(wǎng)絡(luò)
第十章 驗(yàn)證碼識別實(shí)戰(zhàn)
長按識別二維碼
即可報(bào)名學(xué)習(xí)
課程特色
學(xué)習(xí)周期——一個(gè)月（學(xué)習(xí)建議：2小時(shí)/周）
課程收益——快速掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識；掌握深度學(xué)習(xí)的主流框架；獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
圖像處理篇（共41學(xué)時(shí)）
（課程大綱）
《Tensorflow實(shí)戰(zhàn)--圖像處理》（￥198）
第一章 對抗生成網(wǎng)絡(luò)（免費(fèi)試學(xué)）
第二章 風(fēng)格轉(zhuǎn)換
第三章 高級API實(shí)例
第四章 圖像補(bǔ)全
第五章 超分辨重構(gòu)
長按識別二維碼
即可報(bào)名學(xué)習(xí)
課程特色
學(xué)習(xí)周期——7天（學(xué)習(xí)建議：1小時(shí)/天）
課程收益——快速掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識和相關(guān)算法模型；掌握用Tensorflow進(jìn)行圖像處理的能力；獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
自然語言處理篇（共26學(xué)時(shí)）
（課程大綱）
《Tensorflow實(shí)戰(zhàn)--自然語言處理》（￥198）
第一章 word2vec（免費(fèi)試學(xué)）
第二章 LSTM情感分析
第三章 對話機(jī)器人
第四章 NLP-相似度模型
第五章 行為識別
長按識別二維碼
即可報(bào)名學(xué)習(xí)
課程特色
學(xué)習(xí)周期——4天（學(xué)習(xí)建議：1小時(shí)/天）
課程收益——快速掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識和相關(guān)算法模型；掌握用Tensorflow進(jìn)行自然語言處理的能力；獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
物體檢測與機(jī)器翻譯篇（共29學(xué)時(shí)）
（課程大綱）
《Tensorflow實(shí)戰(zhàn)--物體檢測與機(jī)器翻譯》（￥198）
第一章 Faster-rcnn物體檢測（免費(fèi)試學(xué)）
第二章?Seq2Seq網(wǎng)絡(luò)
長按識別二維碼
即可報(bào)名學(xué)習(xí)
課程特色
學(xué)習(xí)周期——7天（學(xué)習(xí)建議：1小時(shí)/天）
課程收益——快速掌握相關(guān)基礎(chǔ)知識和相關(guān)算法模型；掌握用Tensorflow進(jìn)行物體檢測與機(jī)器翻譯的能力；獨(dú)立完成項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
適用群體
Tensorflow零基礎(chǔ)使用者（建議先從基礎(chǔ)篇學(xué)起）
Tensorflow學(xué)習(xí)者，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)者
科研工作者，特別是打算邁入人工智能領(lǐng)域的工作者
授課老師
作為主講人，唐老師將把多年的機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和Python使用技巧分享給大家。因此課程傳授的不僅是知識，還有思維和方法。
特別提醒
常見問題解答
①沒有基礎(chǔ)能學(xué)嗎？
能學(xué)的，但是最好先從基礎(chǔ)學(xué)起：
若是Python零基礎(chǔ)的同學(xué)，建議先學(xué)習(xí)我們的基礎(chǔ)課程（傳送門）；
若是Tensorflow零基礎(chǔ)的同學(xué)，建議先學(xué)習(xí)系列課的基礎(chǔ)篇。
②課程學(xué)習(xí)平臺和上課方式是怎樣的？
學(xué)習(xí)平臺——騰訊課堂；
上課方式——報(bào)名即可學(xué)習(xí)（課程均是錄播課程）。
③學(xué)習(xí)過程中有疑問怎么辦？
課程均設(shè)有專屬學(xué)習(xí)QQ群，報(bào)名課程后可進(jìn)入（微信報(bào)名的同學(xué)需聯(lián)系助教進(jìn)群），老師會在群里及時(shí)答疑。
④課程是否提供相關(guān)學(xué)習(xí)資料？
課程均配有對應(yīng)的課件代碼等資料，報(bào)名后即可在課程目錄或?qū)W習(xí)群群公告獲取。
⑤課程是否有優(yōu)惠？
系列課中任一篇暫時(shí)無優(yōu)惠活動(dòng)；
而點(diǎn)擊閱讀原文報(bào)名Tensorflow實(shí)戰(zhàn)系列課即可享受優(yōu)惠價(jià)。
⑥是否可以開具發(fā)票？
報(bào)名后請聯(lián)系助教提供相關(guān)信息，包括：課程報(bào)名截圖、發(fā)票信息和郵寄信息，我們會在購課后七天開具發(fā)票并郵寄到你手上。
注意事項(xiàng)
①課程咨詢交流群：760418232
②課程有疑問或成功報(bào)名均請聯(lián)系助教?
小七微信：zwjlee001
大魚QQ：210187565
本文由數(shù)據(jù)與算法之美整理編輯
部分資料來源TensorFlow中文社區(qū)
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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的看TensorFlow如何玩转深度学习的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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