Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践

(一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌)

全民人工智能时代,不甘心只做一个旁观者,那就现在开始,从人工智能最流行的框架TensorFlow学起

  • 第1章 课程整体介绍

    课程背景简介,项目成果演示,知识点和软件简介,让大家对接下来的学习心中有数

    • 1-1 课程整体介绍及导学
  • 第2章 人工智能基础知识

    人工智能、神经网络、机器学习、深度学习、激活函数、过拟合、卷积神经网络、循环神经网络等知识的循序渐进讲解。培养大家对课程的兴趣,了解人工智能前景,对人工智能抱持正确态度

    • 2-1 什么是人工智能试看
    • 2-2 人工智能前景试看
    • 2-3 人工智能需要的基本数学知识试看
    • 2-4 人工智能简史
    • 2-5 AI、机器学习和深度学习的关联
    • 2-6 什么是机器学习
    • 2-7 面对AI,我们应有的态度
    • 2-8 什么是过拟合
    • 2-9 什么是深度学习

部分课程内容截图:

链接:https://pan.baidu.com/s/1yCWO03x9jdJns3jZj54e6w 

 提取码:06ho

(如果你正需要这份资料,欢迎你来找我免费分享)
免费分享,但是X度限制严重,如若链接失效点击链接或搜索加群 715301384

  • 第3章 TensorFlow简介和开发环境搭建

    TensorFlow是什么,TensorFlow原理和前景,TensorFlow和其他框架的对比(例如 Theano,ScikitLearn,Keras,Caffe2,PyTorch等)。开发环境搭建,并提供讲师已经配置好开发环境的虚拟机镜像

    • 3-1 什么是TensorFlow
    • 3-2 TensorFlow和其他机器学习库的对比1
    • 3-3 如何学习TensorFlow
    • 3-4 TensorFlow前景
    • 3-5 如何使用课程提供的虚拟机文件
    • 3-6 安装VirtualBox
    • 3-7 安装Ubuntu
    • 3-8 配置Ubuntu系统
    • 3-9 安装Python
    • 3-10 安装TensorFlow(上)
    • 3-11 安装TensorFLow(下)
    • 3-12 安装Python类库
  • 第4章 TensorFlow原理与进阶(代码实践)

    TensorFlow核心概念,TensorFlow激励函数,TensorFlow构建神经网络,TensorFlow优化器,可视化利器TensorBoard,TensorFlow解决过拟合,TensorFlow实现卷积神经网络和循环神经网络等。通过生动图文原理解释和实例,循序渐进掌握TensorFlow

    • 4-1 从HelloWorld开始
    • 4-2 TensorFlow的编程模式
    • 4-3 TensorFlow的基础结构
    • 4-4 图和会话
    • 4-5 Python常用库Numpy的使用
    • 4-6 什么是Tensor(上)
    • 4-7 什么是Tensor(下)
    • 4-8 图和会话原理及案例(上)
    • 4-9 图和会话原理及案例(下)
    • 4-10 可视化利器TensorBoard(上)
    • 4-11 可视化利器TensorBoard(下)
    • 4-12 酷炫模拟游乐园PlayGround
    • 4-13 常用Python库Matplotlib
    • 4-14 综合小练习:梯度下降解决线性回归(上)
    • 4-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中)
    • 4-16 综合小练习:梯度下降解决线性回归(下)
    • 4-17 激活函数(上)
    • 4-18 激活函数(下)
    • 4-19 动手实现CNN卷积神经网络(一)
    • 4-20 动手实现CNN卷积神经网络(二)
    • 4-21 动手实现CNN卷积神经网络(三)
    • 4-22 动手实现CNN卷积神经网络(四)
    • 4-23 动手实现CNN卷积神经网络(五)
    • 4-24 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(一):背景和知识点
    • 4-25 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(二):编写实用方法(上)
    • 4-26 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(三):编写实用方法(中)
    • 4-27 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)1
    • 4-28 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(四):编写实用方法(下)2
    • 4-29 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(五):编写神经网络模型(上)
    • 4-30 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)1
    • 4-31 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(六):编写神经网络模型(中)2
    • 4-32 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(七):编写神经网络模型(下)
    • 4-33 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(八):编写训练方法(上)
    • 4-34 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(九):编写训练方法(下)
    • 4-35 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十):编写测试方法
    • 4-36 动手实现RNN-LSTM循环神经网络(十一):实际训练和测试
  • 第5章 案例一 会作曲的人工智能

    结合RNN-LSTM开发能作出动听旋律的炫酷人工智能:背景和知识点简介,开发环境配置,原理讲解,代码实现,训练模型和测试

    • 5-1 背景和知识点简介
    • 5-2 音乐和数学的联系
    • 5-3 什么是MIDI文件
    • 5-4 配置开发环境
    • 5-5 编写转换MIDI到MP3的方法
    • 5-6 Python音乐库Music21的使用和测试方法
    • 5-7 编写整个神经网络模型
    • 5-8 编写从训练文件获取音符的方法
    • 5-9 编写从预测数据来生成音乐的方法
    • 5-10 编写训练神经网络的方法(一)
    • 5-11 编写训练神经网络的方法(二)
    • 5-12 编写训练神经网络的方法(三)
    • 5-13 编写神经网络生成音乐的方法(一)
    • 5-14 编写神经网络生成音乐的方法(二)
    • 5-15 纯TensorFlow版的预告
  • 第6章 案例二 会Photoshop的人工智能

    结合DCGAN开发会PS的人工智能。从此P图不用愁,分分钟搞定N多图片的创建:背景和知识点简介,开发环境配置,原理讲解,代码实现,训练模型和测试

    • 6-1 背景和知识点简介
    • 6-2 配置开发环境
    • 6-3 什么是GAN(生成对抗网络)
    • 6-4 什么是DCGAN
    • 6-5 编写DCGAN中的判别器模型(上)
    • 6-6 编写DCGAN中的判别器模型(下)
    • 6-7 编写DCGAN中的生成器模型
    • 6-8 编写训练神经网络的方法(上)
    • 6-9 编写训练神经网络的方法(下)
    • 6-10 编写神经网络生成图片的方法
    • 6-11 代码完成和测试模型
    • 6-12 纯TensorFlow版的预告

    希望大家学完后,都能走上人生高峰,迎娶白富美✌✌

Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 ☝☝☝的更多相关文章

  1. 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践

    慕K网-299元-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 需要联系我,QQ:1844912514

  2. 基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践✍✍✍

    基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起 ...

  3. Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践

    Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课 ...

  4. Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践 学习 教程

    随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 Tenso ...

  5. 03基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow介绍

    一句话介绍: Google开源的基于数据流图的科学计算库,适用于机器学习 不局限于机器学习,但目前被大多用于机器学习等. TensorFlow计算流图的概念图 Tensor在图中流动. TensorF ...

  6. 01基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow

    课程主要内容 人工智能理论知识 开发工具介绍和环境配置 TensorFlow基础练习和应用实战 课程能学到什么? 人工智能知识点 Python库的使用 TensorFlow 框架使用和应用开发 适合人 ...

  7. 02基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow人工智能&深度学习介绍

    人工智能之父麦卡锡给出的定义 构建智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程. 人工智能是一种让计算机程序能够"智能地"思考的方式 思考的模式类似于人类. 什么是智能? 智能的英语 ...

  8. 05基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow基础知识

    从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworl ...

  9. 04基于python玩转人工智能最火框架之TensorFlow开发环境搭建

    MOOC_VM.vdl.zip 解压之后,得到一个vdl文件.打开virtual box,新建选择类型linuxubuntu 64位. 选择继续,分配2g.使用已有的虚拟硬盘文件,点击选择我们下载的文 ...

随机推荐

  1. Go语言标准库之log

    无论是软件开发的调试阶段还是软件上线之后的运行阶段,日志一直都是非常重要的一个环节,我们也应该养成在程序中记录日志的好习惯. log Go语言内置的log包实现了简单的日志服务.本文介绍了标准库log ...

  2. Servlet+jsp用户登录加上验证码

    最近公司有个项目被客户拿去进行漏洞扫描,发现用户登录太简单,容易被暴力破解.当然发现的问题很多,什么反射型XSS,存储型XSS,敏感信息泄露等等.但是我们今天不讲这么多,就说说如何修复暴力破解的问题. ...

  3. <xsl:apply-templates>和<xsl:call-template>的区别

    <xsl:apply-templates> 应用模板,故名思意,将定义好的模板应用到 XML 的节点上.  可以调用 XML 文档的节点,使 XSL 文档可以渲染 XML 元素内的数据,  ...

  4. HBase读延迟的12种优化套

    任何系统都会有各种各样的问题,有些是系统本身设计问题,有些却是使用姿势问题.HBase也一样,在真实生产线上大家或多或少都会遇到很多问题,有些是HBase还需要完善的,有些是我们确实对它了解太少. 总 ...

  5. xml文档的解析并通过工具类实现java实体类的映射:XML工具-XmlUtil

    若有疑问,可以联系我本人微信:Y1141100952 声明:本文章为原稿,转载必须说明 本文章地址,否则一旦发现,必追究法律责任 1:本文章显示通过 XML工具-XmlUtil工具实现解析soap报文 ...

  6. NLP舞动之中文分词浅析(一)

    一.简介        针对现有中文分词在垂直领域应用时,存在准确率不高的问题,本文对其进行了简要分析,对中文分词面临的分词歧义及未登录词等难点进行了介绍,最后对当前中文分词实现的算法原理(基于词表. ...

  7. C++基础之动态内存

    C++支持动态分配对象,它的生命周期与它们在哪里创建无关,只有当显示的被释放时,这些对象才会被销毁.分配在静态或栈内存中的对象由编译器自动创建和销毁. new在动态内存中为对象分配空间并返回一个指向该 ...

  8. node项目的基本目录结构

    1.public目录: 项目公共目录,存放静态资源(img.js.css)和公共资源,404错误提示页面: 2.routor目录: 路由控制器目录,存放路由文件,将所有的业务逻辑都都写在这里: 3.v ...

  9. Matplotlib散点图、条形图、直方图-02

    对比常用统计图 折线图: 特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况.(变化) 直方图: 特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计) 条形图: 特点:绘制离散的数据,能够一眼 ...

  10. python语言程序设计基础 习题 天天向上的力量(math.pow)

    实例1: 一年365天,,以第一天的能力值为基数1.0,当好好学习时能力值相比前一天提高1%,没有学习时能力值相比前天要降低1%,每天努力和每天放任,一年下来的能力值相差多少? 解析: 如果每天都好好 ...