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本課程以軟件開發(fā)工程師的視角來講解深度學習。基于 Google 的 TensorFlow 框架，帶大家學習如何利用深度學習技術，實現(xiàn)圖片識別、文本分析等模型。

課程不僅包括經(jīng)典深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN/LSTM），還會涉及近幾年研究的熱點，如Convolutional GRU，Seq2Seq with Attention，生成式對抗網(wǎng)絡（GAN），以及強化學習相關的內(nèi)容。

在課程的進行過程中，會有如圖像風格融合、聊天機器人等實戰(zhàn)項目，避免枯燥的理論講解，減少數(shù)學公式，更多秀出代碼，讓傳統(tǒng)軟件開發(fā)工程師做好準備，應對人工智能時代的到來。

開課安排

4月25日

每周二、四（節(jié)假日順延）

20：00-21：00

總學時 20 小時，分 10 周完成

早鳥票

原價:¥2999

¥ 2299
4月20日前
優(yōu)惠價

原價:¥2999

¥ 2699
4月20日-4月25日
3人+團購價

原價:¥2999

¥ 2099
人數(shù)越多折扣越大

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（點擊報名，聯(lián)系客服改價）

白發(fā)川

ThoughtWorks 資深數(shù)據(jù)專家

長期從事大數(shù)據(jù)處理相關工作，曾負責設計和實現(xiàn)“金融，工業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)”等多個領域的大數(shù)據(jù)平臺建設和數(shù)據(jù)處理。對海量數(shù)據(jù)下的“存儲，處理，多維分析”有著相當豐富的經(jīng)驗。
佟達

ThoughtWorks 高級咨詢師，中國區(qū)數(shù)據(jù)團隊資深技術專家

專注于深度學習與智能系統(tǒng)的設計和研發(fā)，對于深度學習、大數(shù)據(jù)架構、云計算、DevOps 等有深入研究，致力于將學術界先進的 AI 技術轉化為工程應用，幫助創(chuàng)新型企業(yè)構建生產(chǎn)力 IT 系統(tǒng)，打造智慧企業(yè)。積極參與開源軟件社區(qū)，是多個開源項目的貢獻者。

適合人群

學過編程/微積分/線代
有一定的數(shù)據(jù)結構/
算法基礎
需要學習使用
tensorflow框架
并且想深入學習
習慣使用tensorflow
對機器學習有所了解想
進一步提高自己

課程大綱

第一堂課

第二堂課

第三堂課

第四堂課

第五堂課

第六堂課

第七堂課

第八堂課

第九堂課

第十堂課

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原價:¥2999

原價:¥2999

原價:¥2999

適合人群

課程大綱

計算圖和 TensorFlow 基礎

理解 TensorFlow 編程

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建計算圖

TensorFlow 的關鍵概念，比如 session, constant, variable, placeholder 和 operations

反向傳播和優(yōu)化器

理解loss函數(shù)和使用反向傳播算法的訓練過程

理解 TensorFlow 如何更新梯度

學習如何使用 TensorFlow 自帶的優(yōu)化器

word2vec 和實驗管理

理解詞向量和 word embedding

學習如何在 TensorFlow 中訓練 word2vec 模型

學習如何管理 TensorFlow 中的實驗

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和相關概念

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建、訓練 CNN 模型

自編碼和 Deep Dream

理解自編碼

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 Deep Dream 應用

RNN 介紹和輸入流水線

理解遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡 RNN

學習如何管理大量數(shù)據(jù)，作為 TensorFlow 的輸入

LSTM，GRU 和卷積 GRU

理解 RNN 的變種，包括 LSTM 和 GRU

將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和 GRU 結合來學習算法

注意力和聊天機器人

理解 seq2seq 和注意力模型（attention model）

在TensorFlow 中用注意力模型和 seq2seq 創(chuàng)建聊天機器人

對抗生成網(wǎng)路

理解對抗生成網(wǎng)絡（GAN）

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 GAN

強化學習

理解強化學習

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建強化學習模型

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原價:¥2999

原價:¥2999

原價:¥2999

適合人群

課程大綱

計算圖和 TensorFlow 基礎

理解 TensorFlow 編程

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建計算圖

TensorFlow 的關鍵概念，比如 session, constant, variable, placeholder 和 operations

反向傳播和優(yōu)化器

理解loss函數(shù)和使用反向傳播算法的訓練過程

理解 TensorFlow 如何更新梯度

學習如何使用 TensorFlow 自帶的優(yōu)化器

word2vec 和實驗管理

理解詞向量 和 word embedding

學習如何在 TensorFlow 中訓練 word2vec 模型

學習如何管理 TensorFlow 中的實驗

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）

理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和相關概念

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建、訓練 CNN 模型

自編碼和 Deep Dream

理解自編碼

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 Deep Dream 應用

RNN 介紹和輸入流水線

理解遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡 RNN

學習如何管理大量數(shù)據(jù)，作為 TensorFlow 的輸入

LSTM，GRU 和卷積 GRU

理解 RNN 的變種，包括 LSTM 和 GRU

將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和 GRU 結合來學習算法

注意力和聊天機器人

理解 seq2seq 和注意力模型（attention model）

在TensorFlow 中用注意力模型和 seq2seq 創(chuàng)建聊天機器人

對抗生成網(wǎng)路

理解對抗生成網(wǎng)絡（GAN）

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 GAN

強化學習

理解強化學習

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建強化學習模型

TensorFlow 的關鍵概念，比如 session, constant, variable, placeholder 和 operations

理解詞向量和 word embedding

學習如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建、訓練 CNN 模型

學習如何管理大量數(shù)據(jù)，作為 TensorFlow 的輸入

LSTM，GRU 和卷積 GRU

理解 RNN 的變種，包括 LSTM 和 GRU