致力于提升研发企业的持续创新能力
结盟众多企业“教练”， 共同设计、开发及提供人才培养解决方案，通过新颖多样的学习方式，针对性的定制化内容，助力企业全面提升竞争优势。
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马老师
2天
6000元/人
授课对象：
- 对深度学习算法原理和应用感兴趣，具有一定编程(Python)和数学基础(线性代数、微积分、概率论)的技术人员。
环境要求：
- Python 3.5 以上
- GPU：Nvidia GTX 940 以上机器
| 大纲 | 内容 |
|---|---|
| 1. TensorFlow 入门 |
Overview - Graphs and Sessions 图和会话 - Tensor - Data Flow Graphs - Graph and sub-Graph - Distributed Computation 分布式计算 |
| 2. TensorFlow Ops 操作符 |
Basic operations - Tensor types - Constants and variables - Feeding inputs - TensorBoard |
| 3. Basic Model 基本模型 |
- Linear regression in TensorFlow - Optimizers - Logistic regression - Loss functions |
| 4. Model Structure 模型结构 |
- Overall structure of a model in TensorFlow - word2vec - Name scope - Embedding visualization |
| 5. Experiments Management 实验管理 |
- tf.train.Saver - tf.summary - Randomization - Data Readers |
| 6. Application 实战 |
- AutoEncoder - MLP - CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet） - RNN（LSTM，Bi-RNN） - Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network） |
