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快速上手深度学习,掌握TensorFlow模型构建与开发

TensorFlow核心概念 / 机器学习模型开发 / 神经网络

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 110 综合评分 9.72
  • 第1章 课程介绍 12 节 | 70分钟

    介绍机器学习的背景,介绍tensorflow的背景,介绍课程python,numpy,virtualenv等前置学习内容,安装tensorflow

    收起列表

    • 视频: 1-1 导学 (07:50)
    • 视频: 1-2 课程安排 (05:03)
    • 视频: 1-3 深度学习背景 (04:05)
    • 视频: 1-4 tensorflow优势 (03:20)
    • 视频: 1-5 开发环境 (05:38)
    • 视频: 1-6 virtualenv简介 (06:47)
    • 视频: 1-7 python常用操作 (11:49)
    • 视频: 1-8 numpy常用操作01 (00:55)
    • 视频: 1-9 numpy常用操作02 (11:29)
    • 视频: 1-10 Mac下TensorFlow安装 (06:40)
    • 视频: 1-11 Windows下TensorFlow安装 (01:48)
    • 视频: 1-12 ubuntu下TensorFlow安装 (04:16)
  • 第2章 TensorFlow原理与核心api 18 节 | 125分钟

    本章节会中重点讲解tensorflow基础 :tensorflow原理、核心api以及重要函数。并且会对验证码识别项目进行分析。

    收起列表

    • 视频: 2-1 Tensorflow原理 (02:17)
    • 视频: 2-2 TensorFlow核心api1 (07:54)
    • 视频: 2-3 TensorFlow核心api2 (06:33)
    • 视频: 2-4 tensorflow基础函数01 (12:38)
    • 视频: 2-5 tensorflow基础函数02 (06:17)
    • 视频: 2-6 tensorflow基础函数03 (11:08)
    • 视频: 2-7 可视化学习过程 (15:46)
    • 视频: 2-8 逻辑回归01 (05:14)
    • 视频: 2-9 逻辑回归02 (08:14)
    • 视频: 2-10 逻辑回归03 (02:10)
    • 视频: 2-11 损失函数01 (03:43)
    • 视频: 2-12 损失函数02 (03:42)
    • 视频: 2-13 损失函数03 (02:29)
    • 视频: 2-14 梯度下降01 (03:20)
    • 视频: 2-15 梯度下降02 (10:20)
    • 视频: 2-16 验证码识别问题分析 (02:15)
    • 视频: 2-17 验证码生成程序分析01 (01:10)
    • 视频: 2-18 验证码生成程序分析02 (19:29)
  • 第3章 逻辑回归模型与线性回归模型 8 节 | 80分钟

    逻辑回归模型简介,学习损失函数,和梯度下降方法,使用逻辑回归进行验证码识别。

    收起列表

    • 视频: 3-1 逻辑回归模型01 (06:08)
    • 视频: 3-2 逻辑回归模型02 (12:11)
    • 视频: 3-3 逻辑回归模型训练和评价01 (09:07)
    • 视频: 3-4 逻辑回归模型训练和评价02 (11:53)
    • 视频: 3-5 线性回归模型01 (06:46)
    • 视频: 3-6 线性回归模型02 (12:37)
    • 视频: 3-7 线性回归模型03 (07:07)
    • 视频: 3-8 线性回归模型04 (14:06)
  • 第4章 全连接神经网络 7 节 | 38分钟

    全连接神经网络模型简介,学习ReLU函数,使用全连接神经网络进行验证码识别。

    收起列表

    • 视频: 4-1 神经网络简介 (08:41)
    • 视频: 4-2 全连接神经网络01 (00:45)
    • 视频: 4-3 全连接神经网络02 (05:47)
    • 视频: 4-4 ReLU激励函数01 (01:27)
    • 视频: 4-5 ReLU激励函数02 (03:13)
    • 视频: 4-6 全连接模型01 (09:02)
    • 视频: 4-7 全连接模型02 (08:58)
  • 第5章 卷积神经网络 21 节 | 111分钟

    卷积神经网络模型简介,学习卷积,池化得运算,学会使用的dropout,使用全连接神经网络进行验证码识别。

    收起列表

    • 视频: 5-1 卷积神经网络简介01 (01:55)
    • 视频: 5-2 卷积神经网络简介02 (03:26)
    • 视频: 5-3 卷积层01 (05:32)
    • 视频: 5-4 卷积层02 (11:07)
    • 视频: 5-5 卷积层03 (08:07)
    • 视频: 5-6 卷积层04 (08:47)
    • 视频: 5-7 卷积层05 (05:41)
    • 视频: 5-8 池化层01 (02:43)
    • 视频: 5-9 池化层02 (03:51)
    • 视频: 5-10 池化层03 (06:58)
    • 视频: 5-11 Dropout01 (02:20)
    • 视频: 5-12 Dropout02 (05:28)
    • 视频: 5-13 卷积神经网络搭建01 (01:41)
    • 视频: 5-14 卷积神经网络搭建02 (17:53)
    • 视频: 5-15 卷积神经网络搭建03 (03:20)
    • 视频: 5-16 卷积神经网络搭建04 (02:05)
    • 视频: 5-17 卷积神经网络搭建05 (01:42)
    • 视频: 5-18 卷积神经网络训练01 (00:39)
    • 视频: 5-19 卷积神经网络训练02 (07:16)
    • 视频: 5-20 卷积神经网络训练03 (04:33)
    • 视频: 5-21 卷积神经网络训练04 (04:47)
  • 第6章 课程总结 5 节 | 37分钟

    回归课程内容,总结模型发展过程,对行业进行展望。

    收起列表

    • 视频: 6-1 课程回顾01 (09:17)
    • 视频: 6-2 课程回顾02 (09:22)
    • 视频: 6-3 课程回顾03 (03:18)
    • 视频: 6-4 行业展望01 (07:07)
    • 视频: 6-5 行业展望02 (07:32)
本课程已完结


讲师

Erik_Song 全栈工程师

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