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Tensorflow
框架技术与实战
Tensorflow框架技术与实战
授课讲师: 艾彪
在线报名
报名电话:020-38931912
课程技能测试(鲲测评)
Tensorflow
框架技术
课程介绍
课程描述:
本课程主要针对有Tensoflow深度学习需求的研发和管理人员,深入讲授当前热门的Tensorflow技术。课程涵盖:Python语言精要;TensorFlow基础;TensorFlow实现自编码器;TensorFlow实现多层感知机,CNN等;Word2Vec以及基于LSTM的语言模型;TensorFlow深度强化学习。
本课程内容丰富,涵盖面广,讲解由浅入深,并始终以案例讲解和一线开发经验贯穿始终。通过本课程的学习,可使得电信相关研发人员对TensorFlow框架有一个很好的了解,对相关开发工作有一个比较实际的帮助。
授课对象:
相关技术人员
课程内容
全部展开
第1天
Python核心编程
基础语法
函数
数据组织方式-序列,元组,字典
文件操作
面向对象
映射
过滤
迭代
异常处理
模块化编程
网络编程
网络Web服务器
数据库编程
综合Web框架
Python胶水语言特性
Python与C
Python与C++
Python与Java
Python与shell等
Python连接其他语言的本质
第2天
人工智能初探
数据处理基础
机器学习
深度学习
主流深度学习框架概要和比对
TensorFlow
SciKit learn
Keras
Microsoft Cognitive Toolkit
PyTorch
Apache MXnet
TensorFlow环境安装和配置
第3天
TensorFlow 概要
理解 TensorFlow 编程
在 TensorFlow 中创建计算图
TensorFlow 的关键概念
TensorBoard使用与查看
三种基础模型单元
线性模型
逻辑模型
Softmax模型
反向传播和优化器
loss函数和使用反向传播算法的训练过程
TensorFlow 如何更新梯度
使用 TensorFlow 自带的优化器
word2vec和实验管理
词向量 和 word embedding
在 TensorFlow 中训练 word2vec 模型
管理 TensorFlow 中的实验
第4天
卷积神经网络(CNN)
CNN技术初步
卷积层
池化层
CNN框架
在 TensorFlow 中创建、训练 CNN 模型
自编码和 Deep Dream
自编码
在 TensorFlow 中创建 Deep Dream 应用
多层感知机MLP
PLA
DNN衍生-MLP
Tensorflow实现MLP
RNN 介绍和输入流水线
递归神经网络 RNN
管理大量数据,作为 TensorFlow 的输入
LSTM,GRU 和卷积 GRU
RNN 的变种LSTM
RNN 的变种GRU
卷积神经网络和 GRU 算法
注意力和聊天机器人
seq2seq 和注意力模型(attention model)
在TensorFlow 中用注意力模型和 seq2seq 创建聊天机器人
第5天
对抗生成网络
对抗生成网络(GAN)
在 TensorFlow 中创建 GAN
强化学习
四核心元素(agent,环境状态,行动,奖励)
和常规的监督学习,非监督学习的区别
主要方法分类
主要算法
Sarsa
Q learning
Policy Gradients
Actor-Critic
在 TensorFlow 中创建强化学习模型
Tensorflow强大的可视化工具-TensorBoard
TensorBoard配置
TensorBoard七种可视化
多GPU并行及分布式并行
多GPU并行
分布式并行
分布式Estimator
深度学习Estimator
机器学习Estimator
DataFrame
监督器Monitors
讲师简介
艾彪
Python技术资深开发专家
数据分析技术专家
Tensorflow技术专家
8年潜心研究深度学习领域专家
多家世界500强企业AI人工智能高级顾问
为波导手机、中国银行、中南空管局等诸多企、事业单位开发工作流,数据处理等项目;为花样年集团,中行等多家大型上市集团和央企事业单位主导负责AI项目;精通Python开发与数据分析、模型构建和模型训练,擅长使用tensorflow框架解决实际问题,培训指导企业软件工程师超2万人。
现为中睿金牌讲师,首席企业移动开发顾问,python技术,AI深度学习,Web技术方向培训满分讲师。
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