实战 \验证码图像识别,快速掌握TensorFlow模型构建与开发
收藏

验证码图像识别,快速掌握TensorFlow模型构建与开发

难度 中级
时长 8小时
学习人数 38
9.78分
¥ 199.00

验证码图像识别,快速掌握TensorFlow模型构建与开发

观看导学视频

验证码图像识别,快速掌握TensorFlow模型构建与开发
随着人工智能浪潮的兴起,机器学习越来越受到人们的宠爱。本课程通过使用TensorFlow开发验证码图像识别项目,让你掌握TensorFlow的核心编码基础,以及学会使用TensorFlow对机器学习模型开发进行选择,调优及可视化评估分析。
Erik_Song

全栈开发工程师

不能只会使用TensorFlow,机器学习模型开发才是关键

开发模型,多次演练,让你学会对模型进行选择、调优和运用

  • 通过验证码分析了解代码需要

    完成的目标

  • 通过梯度下降训练模型

  • 通过数据预处理形成

    TensorFlow程序需要的输入

  • 通过TensorBoard进行训练

    结果的分析

  • 通过数据特征定义模型

  • 通过分析模型优化训练模型

TensorFlow从基础到实战,全程代码驱动教学

讲解机器学习核心概念,掌握开发中TensorFlow的使用方法

  • TensorFlow

    张量

    运行会话

    计算机的搭建

    TensorFlow Api

    运行环境和结果可视化

  • 机器学习

    逻辑回归

    损失函数

    梯度下降

    回归分析

    数据预处理技巧

  • CNN卷积神经网络

    全连接运算

    卷积运算

    池化运算

    Dropout

    网络构建

使用典型的验证码识别项目,模拟公司业务工程化过程

分阶段、分层次完成项目,最终达到业务要求

  • 逻辑回归模型

    逻辑回归 · 损失函数 · 梯度下降

    增加非线性能力

    相对线性提高20%+预测率

  • 全连接神经网络模型

    全连接神经网络 · 学习可视化分析

    由于层数的增加 增加了运算能力 相对第

    一阶段提高20%预测率

  • CNN卷积神经网络模型

    卷积 · 池化 · ReLU函数

    增加了数据提取和抽象的架构 达到98%

    +的预测率

内容丰富,让你满载而归

  • 掌握TensorFlow核心编码基础

  • TensorFlow模型构建的一般步骤

  • 模型评价的方法和标准

  • 图像处理的标准CNN模型

  • 了解机器学习图像识别的一些经典算法

学员专享增值服务

问答专区

关于课程的问题都可在问答区随时提问,讲师会进行

集中答疑

源码开放

课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识

自行修改

适合人群

学生及准备转型机器学习的初级工程师

技术储备要求

了解Python基本Api及线性代数等数学基础

提问
数据加载中...
意见反馈 常见问题 APP下载
官方微信