课程介绍

深度学习框架TensorFlow实战课程是一种旨在帮助学习者掌握Google开发的开源深度学习库TensorFlow的课程。这类课程通常会涵盖TensorFlow的基础知识、架构、API使用，以及如何在实际项目中应用TensorFlow进行深度学习模型的构建、训练、评估和部署。以下是一个典型的TensorFlow实战课程可能包含的内容：

1. TensorFlow基础

• TensorFlow的安装和配置

• 基本概念，如张量（Tensors）、计算图（Computation Graphs）、会话（Sessions）

• TensorFlow的核心API介绍

2. 构建深度学习模型

• 使用TensorFlow的高级API（如Keras）构建神经网络

• 常见的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络���RNN）、长短时记忆网络（LSTM）

• 损失函数、优化器和评估指标的选择与应用

3. 数据处理与增强

• 数据预处理和数据增强技术

• 使用tf.data构建高效的数据输入管道

4. 训练与调优

• 模型的训练和验证，包括超参数调优

• 使用TensorBoard进行训练过程的可视化

• 避免过拟合的策略，如正则化、Dropout

5. 模型评估与部署

• 模型的保存和恢复

• 性能评估和模型的微调（Fine-tuning）

• 将训练好的模型部署到生产环境，包括移动设备和Web应用

6. 实战案例

• 图像识别、自然语言处理（NLP）、语音识别等领域的应用案例

• GANs、强化学习等高级主题（取决于课程的深度和广度）

7. 最新发展

• TensorFlow的最新版本更新和新特性介绍

• TensorFlow在分布式训练、量化、模型优化等方面的进展

8. 项目实践

• 结合具体的项目案例，从问题定义、数据收集到模型部署的完整实践

• 通过项目实践加深对TensorFlow工作流程的理解

深度学习框架TensorFlow实战课程适合具有一定机器学习背景和编程基础的学习者，尤其是对深度学习应用有兴趣的开发者、数据科学家和研究者。完成该课程后，学习者应能够独立使用TensorFlow开发和部署深度学习模型，并解决实际问题。

请注意，不同的教育机构或在线平台提供的课程内容和结构可能有所不同。如果您对特定的TensorFlow实战课程感兴趣，建议直接访问相关课程的官方网站以获取最新和最准确的课程信息。

课程目录

/8-049-51CTO-深度学习框架Tensorflow实战/
│├─01.tensorflow环境安装
│├─02.神经网络
│├─03.回归任务
│├─04.卷积神经
│├─05.识别实战
│├─06.图像数据增强
│├─07.迁移学习实战
│├─08.递归神经网络与词向量
│├─09.词向量模型
│├─10.LSTM文本分类任务实战
│├─11.CNN网络实战
│├─12.时间序列预测
│├─13.框架BERT
│├─14.BERT实战
│├─15.对抗生成网络实战
│├─16.CycleGan实战
│├─17.Resnet实战
│├─18.Tensorflow初识
│├─19.Tensorflow神经网络
│├─20.卷积神经网络实战
│├─21.递归神经网络模型
│├─22.Alexnet网络
│├─23.Tensorboard可视化模块
│├─24.tfrecord数据源制作
│├─25. CNN文本分类
│├─26.Resnet残差网络
│├─27.Tensorflow项目实战
│├─资料+代码.7z 5.4GB

详细目录

01.tensorflow环境安装/
│├─1-1 课程简介.mp4 3.8MB
│├─1-2 Tensorflow2版本简介与心得.mp4 32.7MB
│├─1-3 Tensorflow2版本安装方法.mp4 34.5MB
│├─1-4 tf基础操作.mp4 20.1MB
02.神经网络/
│├─2-1 深度学习要解决的问题.mp4 21MB
│├─2-10 神经网络架构细节.mp4 43.7MB
│├─2-11 神经元个数对结果的影响.mp4 41.9MB
│├─2-12 正则化与激活函数.mp4 26.7MB
│├─2-13 神经网络过拟合解决方法.mp4 36.7MB
│├─2-2 深度学习应用领域.mp4 59MB
│├─2-3 计算机视觉任务.mp4 19.5MB
│├─2-4 视觉任务中遇到的问题.mp4 37.1MB
│├─2-5 得分函数.mp4 19.1MB
│├─2-6 损失函数的作用.mp4 32.6MB
│├─2-7 前向传播整体流程.mp4 38.5MB
│├─2-8 返向传播计算方法.mp4 24.9MB
│├─2-9 神经网络整体架构.mp4 31.5MB
03.回归任务/
│├─3-1 任务目标与数据集简介.mp4 26MB
│├─3-2 建模流程与API文档.mp4 25.3MB
│├─3-3 网络模型训练.mp4 29.9MB
│├─3-4 模型超参数调节与预测结果展示.mp4 42.6MB
│├─3-5 分类模型构建.mp4 40.3MB
│├─3-6 tf.data模块解读.mp4 29.2MB
│├─3-7 模型保存与读取实例.mp4 47.9MB
04.卷积神经/
│├─4-1 卷积网络应用领域.mp4 26.6MB
│├─4-10 VGG网络架构.mp4 20.5MB
│├─4-11 残差网络Resnet.mp4 18.4MB
│├─4-12 感受野的作用.mp4 16.8MB
│├─4-2 卷积的作用.mp4 23.6MB
│├─4-3 卷积特征值计算方法.mp4 22.7MB
│├─4-4 得到特征图表示.mp4 18.5MB
│├─4-5 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 20.4MB
│├─4-6 边缘填充方法.mp4 17.9MB
│├─4-7 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 22MB
│├─4-8 池化层的作用.mp4 11.3MB
│├─4-9 整体网络架构.mp4 18MB
05.识别实战/
│├─5-1 猫狗识别任务与数据简介.mp4 18.2MB
│├─5-2 卷积网络涉及参数解读.mp4 25.9MB
│├─5-3 网络架构配置.mp4 28.1MB
│├─5-4 卷积模型训练与识别效果展示.mp4 42.4MB
06.图像数据增强/
│├─6-1 数据增强概述.mp4 39.3MB
│├─6-2 图像数据变换.mp4 66.3MB
│├─6-3 猫狗识别任务数据增强实例.mp4 21MB
07.迁移学习实战/
│├─7-1 迁移学习的目标.mp4 13.3MB
│├─7-2 迁移学习策略.mp4 16.1MB
│├─7-3 Resnet原理.mp4 60.2MB
│├─7-4 加载训练好的经典网络模型.mp4 34.2MB
│├─7-5 Callback模块与迁移学习实例.mp4 39.9MB
│├─7-6 tfrecords数据源制作方法.mp4 34.1MB
│├─7-7 图像数据处理实例.mp4 35.4MB
08.递归神经网络与词向量/
│├─8-1 RNN网络架构解读.mp4 23MB
│├─8-2 词向量模型通俗解释.mp4 21.2MB
│├─8-3 模型整体框架.mp4 27.4MB
│├─8-4 训练数据构建.mp4 15.8MB
│├─8-5 CBOW与Skip-gram模型.mp4 22.6MB
│├─8-6 负采样方案.mp4 23.1MB
09.词向量模型/
│├─9-1 任务流程解读.mp4 17.7MB
│├─9-2 模型定义参数设置.mp4 16.8MB
│├─9-3 文本词预处理操作.mp4 16.2MB
│├─9-4 训练batch数据制作.mp4 43.1MB
│├─9-5 损失函数定义与训练结果展示.mp4 29.8MB
10.LSTM文本分类任务实战/
│├─10-1 任务目标与数据介绍.mp4 21.5MB
│├─10-2 RNN模型输入数据维度解读.mp4 18.6MB
│├─10-3 数据映射表制作.mp4 34.7MB
│├─10-4 embedding层向量制作.mp4 38.8MB
│├─10-5 数据生成器构造.mp4 35.1MB
│├─10-6 双向RNN模型定义.mp4 19.7MB
│├─10-7 自定义网络模型架构.mp4 41.5MB
│├─10-8 训练策略指定.mp4 22.9MB
│├─10-9 训练文本分类模型.mp4 30.8MB
11.CNN网络实战/
│├─11-1 CNN应用于文本任务原理解析.mp4 23.4MB
│├─11-2 整体流程解读.mp4 20.6MB
│├─11-3 网络架构设计与训练.mp4 40.9MB
12.时间序列预测/
│├─12-1 任务目标与数据源.mp4 18.4MB
│├─12联系v：zhanxzhanx-2 构建时间序列数据.mp4 26.1MB
│├─12-3 训练时间序列数据预测结果.mp4 29.8MB
│├─12-4 多特征预测结果.mp4 24.3MB
│├─12-5 序列结果预测.mp4 15.2MB
13.框架BERT/
│├─13-1 BERT任务目标概述.mp4 11.3MB
│├─13-10 训练实例.mp4 23.5MB
│├─13-2 传统解决方案遇到的问题.mp4 23.3MB
│├─13-3 注意力机制的作用.mp4 15.9MB
│├─13-4 self-attention计算方法.mp4 23.9MB
│├─13-5 特征分配与softmax机制.mp4 21.3MB
│├─13-6 Multi-head的作用.mp4 20.1MB
│├─13-7 位置编码与多层堆叠.mp4 17.2MB
│├─13-8 transformer整体架构梳理.mp4 22.6MB
│├─13-9 BERT模型训练方法.mp4 20.7MB
14.BERT实战/
│├─14-1 BERT开源项目简介.mp4 30.5MB
│├─14-10 构建QKV矩阵.mp4 55.6MB
│├─14-11 完成Transformer模块构建.mp4 45.8MB
│├─14-12 训练BERT模型.mp4 45.9MB
│├─14-2 项目参数配置.mp4 53.1MB
│├─14-3 数据读取模块.mp4 40.4MB
│├─14-4 数据预处理模块.mp4 43.1MB
│├─14-5 tfrecord制作.mp4 53.8MB
│├─14-6 Embedding层的作用.mp4 33.8MB
│├─14-7 加入额外编码特征.mp4 44.6MB
│├─14-8 加入位置编码特征.mp4 24.9MB
│├─14-9 mask机制.mp4 43MB
15.对抗生成网络实战/
│├─15-1 对抗生成网络通俗解释.mp4 21.2MB
│├─15-2 GAN网络组成.mp4 11.3MB
│├─15-3 DCGAN网络架构与流程解读.mp4 16.8MB
│├─15-4 网络架构设计.mp4 29.1MB
│├─15-5 损失函数定义与训练.mp4 39.3MB
16.CycleGan实战/
│├─16-1 CycleGan网络所需数据.mp4 29.6MB
│├─16-10 判别网络模块构造.mp4 20.6MB
│├─16-11 损失函数：identity loss计算方法.mp4 39.5MB
│├─16-12 生成与判别损失函数指定.mp4 53.9MB
│├─16-13 额外补充：VISDOM可视化配置.mp4 25.9MB
│├─16-2 CycleGan整体网络架构.mp4 21.2MB
│├─16-3 PatchGan判别网络原理.mp4 11MB
│├─16-4 数据与环境配置.mp4 25.7MB
│├─16-5 生成与判别器损失函数定义.mp4 40.6MB
│├─16-6 整体损失模块解读.mp4 66.6MB
│├─16-7 Cycle开源项目简介.mp4 30MB
│├─16-8 数据读取与预处理操作.mp4 48MB
│├─16-9 生成网络模块构造.mp4 50.2MB
17.Resnet实战/
│├─17-1 额外补充-Resnet论文解读.mp4 54.3MB
│├─17-2 额外补充-Resnet网络架构解读.mp4 18.6MB
│├─17-3 项目结构概述.mp4 16.5MB
│├─17-4 数据集处理方法.mp4 25MB
│├─17-5 训练数据构建.mp4 28.7MB
│├─17-6 网络架构层次解读.mp4 32.2MB
│├─17-7 前向传播配置.mp4 32.3MB
│├─17-8 训练resnet模型.mp4 31.2MB
18.Tensorflow初识/
│├─18-1 Tensorflow简介与安装.mp4 72.6MB
│├─18-2 Tensorflow中的变量.mp4 30MB
│├─18-3 变量常用操作.mp4 58.1MB
│├─18-4 实现线性回归算法.mp4 63.3MB
│├─18-5 Mnist数据集简介.mp4 56.9MB
│├─18-6 逻辑回归算法.mp4 62.9MB
19.Tensorflow神经网络/
│├─19-1 神经网络结构.mp4 68.8MB
│├─19-2 卷积网络结构基本定义.mp4 43.5MB
│├─19-3 卷积神经网络迭代.mp4 46.8MB
│├─19-4 Cifar-10图像分类任务.mp4 52.9MB
20.卷积神经网络实战/
│├─20-1 卷积神经网络实战：猫狗识别.mp4 62.8MB
│├─20-2 数据读取.mp4 57MB
│├─20-3 网络架构.mp4 88.3MB
│├─20-4 网络迭代训练.mp4 77.5MB
│├─20-5 测试效果.mp4 38.4MB
21.递归神经网络模型/
│├─21-1 RNN网络基本架构.mp4 30.6MB
│├─21-2 实现RNN网络架构.mp4 43.5MB
│├─21-3 RNN实现自己的小demo.mp4 66MB
│├─21-4 RNN预测时间序列.mp4 88.3MB
22.Alexnet网络/
│├─22-1 环境配置.mp4 51.6MB
│├─22-2 数据读取.mp4 55.2MB
│├─22-3 网络结构定义.mp4 49.9MB
│├─22-4 加载训练好参数.mp4 54.4MB
23.Tensorboard可视化模块/
│├─23-1 Tensorboard可视化展示.mp4 55.2MB
│├─23-2 展示效果.mp4 68.6MB
│├─23-3 统计可视化展示.mp4 49.5MB
│├─23-4 参数对结果的影响.mp4 79.5MB
24.tfrecord数据源制作/
│├─24-1 生成自己的数据集.mp4 56.8MB
│├─24-2 读取数据.mp4 57.8MB
│├─24-3 生成数据源.mp4 82.1MB
│├─24-4 加载tfrecord进行分类任务.mp4 114.7MB
25. CNN文本分类/
│├─25-1 CNN文本分类任务概述.mp4 50.3MB
│├─25-2 文本分类任务特征定义.mp4 69.1MB
│├─25-3 卷积网络定义.mp4 24.5MB
│├─25-4 完成预测分类任务.mp4 70.5MB
26.Resnet残差网络/
│├─26-1 Resnet网络原理.mp4 58.3MB
│├─26-2 网络流程设计.mp4 51.5MB
│├─26-3 残差网络细节.mp4 77.4MB
27.Tensorflow项目实战/
│├─27-1 Tensorflow案例实战视频课程19 验证码数据生成.mp4 49.2MB
│├─27-2 Tensorflow案例实战视频课程20 构造网络的输入数据和标签.mp4 50.6MB
│├─27-3 Tensorflow案例实战视频课程21 卷积网络模型定义.mp4 54.3MB
│├─27-4 Tensorflow案例实战视频课程22 迭代及测试网络效果.mp4 50.2MB