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日月光华答疑群:645853094 课程介绍 本课程是关于Tensorflow与深度学习实战的一门课程。本课程讲解了最新版本的Tensorflow中各种概念、操作和使用方法,针对Tensorflow的基础知识,在传统数据分析中应用、CNN和RNN都进行详细讲解,并且给出了丰富的深度学习模型实战。 课程特色 从实战角度出发,用实例讲解了有监督模型、对数几率回归模型(泰坦尼克数据集)、多分类问题(IRIS数据集)、CNN卷积神经网络(mnist手写数据集)、CNN读取机制(猫狗数据集)、CNN保存检查点(猫狗数据集)、数据图像预处理和正则化应用(cifar-10数据集)、批标准化的定义与应用(cifar-10数据集)、RNN循环神经网络的概念、RNN的网络架构(mnist手写数据集)、RNN循环神经网络处理自然语言数据与word2vec的简单应用(美国航空公司Twitter评论数据集)、中文语言预处理与分类(搜狗实验室搜狐新闻数据数据)。 课程目标 通过本课程的学习,您将深刻掌握tensorflow的基础应用方法、基本概念、CNN卷积神经网络的使用以及RNN循环神经网络的概念和实战应用。

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