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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(xué)習(xí)。基于 Google 的 TensorFlow 框架，帶大家學(xué)習(xí)如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)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(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN/LSTM），還會涉及近幾年研究的熱點(diǎn)，如Convolutional GRU，Seq2Seq with Attention，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容。

在課程的進(jìn)行過程中，會有如圖像風(fēng)格融合、聊天機(jī)器人等實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，避免枯燥的理論講解，減少數(shù)學(xué)公式，更多秀出代碼，讓傳統(tǒng)軟件開發(fā)工程師做好準(zhǔn)備，應(yīng)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(xué)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(tuán)購價

    原價:¥2999

    ¥ 2099

    人數(shù)越多折扣越大
立即報名

（點(diǎn)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(guān)工作，曾負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)“金融，工業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)”等多個領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)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(dāng)豐富的經(jīng)驗(yàn)。

  • 佟達(dá)

    ThoughtWorks 高級咨詢師，中國區(qū)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)資深技術(shù)專家

    專注于深度學(xué)習(xí)與智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和研發(fā)，對于深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)架構(gòu)、云計(jì)算、DevOps 等有深入研究，致力于將學(xué)術(shù)界先進(jìn)的 AI 技術(shù)轉(zhuǎn)化為工程應(yīng)用，幫助創(chuàng)新型企業(yè)構(gòu)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(xiàng)目的貢獻(xiàn)者。

適合人群

課程大綱

第一堂課

  • 計(jì)算圖和 TensorFlow 基礎(chǔ)

    理解 TensorFlow 編程

    學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建計(jì)算圖

    TensorFlow 的關(guān)鍵概念，比如 session, constant, variable, placeholder 和 operations

第二堂課

  • 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(xùn)練過程

    理解 TensorFlow 如何更新梯度

    學(xué)習(xí)如何使用 TensorFlow 自帶的優(yōu)化器

第三堂課

  • word2vec 和實(shí)驗(yàn)管理

    理解詞向量 和 word embedding

    學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中訓(xùn)練 word2vec 模型

    學(xué)習(xí)如何管理 TensorFlow 中的實(shí)驗(yàn)

第四堂課

  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

    理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)概念

    學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建、訓(xùn)練 CNN 模型

第五堂課

  • 自編碼和 Deep Dream

    理解自編碼

    學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 Deep Dream 應(yīng)用

第六堂課

  • RNN 介紹和輸入流水線

    理解遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN

    學(xué)習(xí)如何管理大量數(shù)據(jù)，作為 TensorFlow 的輸入

第七堂課

  • 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(luò)和 GRU 結(jié)合來學(xué)習(xí)算法

第八堂課

  • 注意力和聊天機(jī)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(jī)器人

第九堂課

  • 對抗生成網(wǎng)路

    理解對抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）

    學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 GAN

第十堂課

  • 強(qiáng)化學(xué)習(xí)

    理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)

    學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型