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深度学习框架【TensorFlow2】

第二章：深度学习算法基础与工具包基本使用

深度学习应用领域-【人工智能深度学习入门】

2,962人学过难度：新手入门软件：暂无

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同济大学硕士，华东理工大学博士，精通机器学习算法，主攻计算机视觉方向，著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》，线上选课学员30W+，累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通，移动，中信等公司特邀企业培训导师，全国高校教师培训讲师，开展线下与直播培训百余场，具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂，擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。

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1.神经网络原理解读与整体架构

深度学习要解决的问题-【人工智能深度学习入门】

11,037人学过时长：7分54秒

深度学习应用领域-【人工智能深度学习入门】

2,962人学过时长：14分6秒

计算机视觉任务-【人工智能深度学习入门】

2,134人学过时长：5分48秒

视觉任务中遇到的问题-【人工智能深度学习入门】

1,870人学过时长：10分1秒

得分函数-【人工智能深度学习入门】

1,970人学过时长：7分13秒

损失函数的作用-【人工智能深度学习入门】

1,987人学过时长：10分41秒

前向传播整体流程-【人工智能深度学习入门】

1,917人学过时长：13分45秒

返向传播计算方法-【人工智能深度学习入门】

2,261人学过时长：9分33秒

神经网络整体架构-【人工智能深度学习入门】

1,577人学过时长：10分52秒

神经网络架构细节-【人工智能深度学习入门】

1,538人学过时长：10分54秒

神经元个数对结果的影响-【人工智能深度学习入门】

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正则化与激活函数-【人工智能深度学习入门】

1,522人学过时长：8分49秒

神经网络过拟合解决方法-【人工智能深度学习入门】

1,506人学过时长：11分6秒

2.搭建神经网络进行分类与回归任务

任务目标与数据集简介-深度学习与TensorFlow 2入门实战

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建模流程与API文档-深度学习与TensorFlow 2入门实战

632人学过时长：6分48秒

网络模型训练-深度学习与TensorFlow 2入门实战

700人学过时长：7分48秒

模型超参数调节与预测结果展示-深度学习与TensorFlow 2入门实战

688人学过时长：11分11秒

分类模型构建-深度学习与TensorFlow 2入门实战

688人学过时长：9分28秒

tf.data模块解读-深度学习与TensorFlow 2入门实战

686人学过时长：8分14秒

模型保存与读取实例-深度学习与TensorFlow 2入门实战

707人学过时长：10分43秒

3.卷积神经网络原理与参数解读

卷积神经网络应用领域-【人工智能深度学习入门】

2,732人学过时长：7分24秒

卷积的作用-【人工智能深度学习入门】

1,549人学过时长：9分23秒

卷积特征值计算方法-【人工智能深度学习入门】

1,478人学过时长：8分7秒

得到特征图表示-【人工智能深度学习入门】

1,559人学过时长：6分58秒

边缘填充方法-【人工智能深度学习入门】

1,323人学过时长：6分30秒

特征图尺寸计算与参数共享-【人工智能深度学习入门】

1,362人学过时长：7分2秒

池化层的作用-【人工智能深度学习入门】

1,372人学过时长：5分38秒

整体网络架构-【人工智能深度学习入门】

1,354人学过时长：6分20秒

VGG网络架构-【人工智能深度学习入门】

1,355人学过时长：6分16秒

残差网络Resnet-【人工智能深度学习入门】

1,281人学过时长：7分41秒

感受野的作用-【人工智能深度学习入门】

1,314人学过时长：5分46秒

上一章继续学习章节三：图像识别任务实例

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