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深度學習Tensorflow培訓

深度學習及CNN

1. 深度學習簡介

2. 談?wù)凜NN

3. 正向傳播與反向求導及練習

4. CNN模型的推導與實現(xiàn)

5. CNN應(yīng)用：物體分類

6. CNN 常見問題與總結(jié)

RNN和LSTM

7. RNN

8. RNN的反向求導及練習

9. RNN模型的推導與實現(xiàn)

10. RNN應(yīng)用：個性化電影推薦

11. RNN常見問題與總結(jié)

12. LSTM

13. LSTM模型的推導與實現(xiàn)

14. LSTM的反向求導及練習

15. LSTM應(yīng)用：文本識別

16. LSTM常見問題總結(jié)

DNN

17. DNN

18. DNN模型的推導與實現(xiàn)

19. DNN的反向求導及練習

20. DNN應(yīng)用：CTR預估

21. DNN常見問題總結(jié)

垂直應(yīng)用領(lǐng)域

22. 概述

23. 目標檢測：ObjectDetection

24. 文本相關(guān)（NLP）：Word2Vec、CBOW、DSSM

25. 聲紋識別：DNN

26. 文字識別（OCR）：VGGNet、CNN

深度學習框架及Tensorflow

27. 業(yè)界主流深度學習框架

Tensorflow、PyTorch、Paddle、Oneflow

28. TensorFlow和其他深度學習框架的對比

29. Tensorflow 特性

30. Tensorflow 下載及安裝

Tensorflow

31. 架構(gòu)原理

32. Tensorflow基本使用

33. TensorFlow實現(xiàn)多層感知機

34. TensorFlow實現(xiàn)進階的卷積網(wǎng)絡(luò)

35. TensorFlow實現(xiàn)經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

36. TensorFlow實現(xiàn)ResNet

模型訓練

37. 模型訓練技巧與方法

1）數(shù)據(jù)樣本處理 2）調(diào)參 3）模型調(diào)優(yōu)

38. 梯度下降優(yōu)化方法

39. Tensorflow 實現(xiàn)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Word2Vec

1）Tensorflow 實現(xiàn)Word2Vec 2）Tensorflow 實現(xiàn)基于LSTM的語言模型

深度強化學習和遷移學習

40. 深度強化學習簡介

41. TensorFlow實現(xiàn)策略網(wǎng)絡(luò)

42. TensorFlow實現(xiàn)估值網(wǎng)絡(luò)

43. 遷移學習簡介

44. 遷移學習的理論概述

45. 遷移學習的常見方法及案例

TensorBoard、多GPU并行及分布式并行

46. TensorBoard介紹及使用

47. 多GPU并行訓練

48. 分布式訓練

49. AI平臺及整體流程簡介