炼数成金深度学习tensorflow框架的学习与应用视频教程炼数成金《深度学习框架tensorflow学习与应用》
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授课时间：本期课程将于4月1日开始。课程持续时间大约为14周。
授课对象：对深度学习人工智能感兴趣的人.想了解深度学习实践的人。学习者需要略有python开发和深度学习、神经网络基本原理的基础
课程环境：windows10 + anaconda
收获预期：掌握tensorflow和tensorboard的基本使用.可熟练使用tensorflow做图像识别及做验证码识别.深度理解和掌握tensorflow在nlp中的使用
讲师简介：ben.一位技术发烧友.拥有多年软件算法开发经验.现任深度学习领域一线工程师.有着丰富的深度学习内训经验和一线实践经验！
课程大纲：第一课 tensorflow简介.anaconda安装.tensorflow的cpu版本安装。第二课 tensorflow的基础使用.包括对图(graphs).会话(session).张量(tensor).变量(variable)的一些解释和操作。第三课 tensorflow线忄生回归以及分类的简单使用。第四课 softmax.交叉熵(cross-entropy).dropout以及tensorflow中各种优化器的介绍。第五课 卷积神经网络cnn的讲解.以及用cnn解决mnist分类问题。第六课 使用tensorboard进行结构可视化.以及网络运算过程可视化。第七课 递归神经网络lstm的讲解.以及lstm网络的使用。第八课 保存和载入模型.使用google的图像识别网络inception-v3进行图像识别。第九课 tensorflow的gpu版本安装。设计自己的网络模型.并训练自己的网络模型进行图像识别。第十课 使用tensorflow进行验证码识别。第十一课 tensorflow在nlp中的使用(一)。第十二课 tensorflow在nlp中的使用(二)。
近几年深度学习技术在学术界和工业界都得到了广泛的应用和传播。深度学习的传播不仅是由于算法的进步.更是因为深度学习技术在各行各业都取得了非常好的应用效果。深度学习作为一门理论和实践相结合的学科.在新的算法理论不断涌现的同时.各种深度学习框架也不断出现在人们视野。比如torch.mxnet.theano.caffe等等。google在2015年11月9日宣布开源自己的第二代机器学习系统tensorflow。深度学习是未来新产品和新技术的一个关键部分。在这个领域的研究是全球忄生的.并且发展很快.却缺少一个标准化的工具。google希望把tensorflow做成深度学习行业的标准。tensorflow支持python和c++语言.支持cnn、rnn和lstm等算法.可以被用于语音识别或图像处理等多项深度学习领域。它可以在一个或多个cpu或gpu中运行。它可以运行在嵌入式系统(如手机.平板电脑)中.pc中以及分布式系统中。它是目前全世界最火爆的深度学习平台(没有之一)。课程内容基本上是以代码编程为主.也会有少量的深度学习理论内容。课程会从tensorflow最基础的图(graphs).会话(session).张量(tensor).变量(variable)等一些最基础的知识开始讲起.逐步讲到tensorflow的基础使用.以及在tensorflow中cnn和lstm的使用。在课程的后面会带着大家做几个实际的项目.比如训练自己的模型去进行图像识别.使用tensorflow进行验证码的识别.以及tensorflow在nlp中的使用。
