Tensorflow
框架技术与实战
框架技术与实战
Tensorflow框架技术与实战
授课讲师：
艾彪
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课程技能测试(鲲测评)
Tensorflow
框架技术
课程介绍
课程描述：
本课程主要针对有Tensoflow深度学习需求的研发和管理人员，深入讲授当前热门的Tensorflow技术。课程涵盖：Python语言精要；TensorFlow基础；TensorFlow实现自编码器；TensorFlow实现多层感知机，CNN等；Word2Vec以及基于LSTM的语言模型；TensorFlow深度强化学习。
本课程内容丰富，涵盖面广，讲解由浅入深，并始终以案例讲解和一线开发经验贯穿始终。通过本课程的学习，可使得电信相关研发人员对TensorFlow框架有一个很好的了解，对相关开发工作有一个比较实际的帮助。
本课程主要针对有Tensoflow深度学习需求的研发和管理人员，深入讲授当前热门的Tensorflow技术。课程涵盖：Python语言精要；TensorFlow基础；TensorFlow实现自编码器；TensorFlow实现多层感知机，CNN等；Word2Vec以及基于LSTM的语言模型；TensorFlow深度强化学习。
本课程内容丰富，涵盖面广，讲解由浅入深，并始终以案例讲解和一线开发经验贯穿始终。通过本课程的学习，可使得电信相关研发人员对TensorFlow框架有一个很好的了解，对相关开发工作有一个比较实际的帮助。
授课对象：
相关技术人员
相关技术人员
课程内容
全部展开
第1天
基础语法
函数
数据组织方式-序列，元组，字典
文件操作
面向对象
映射
过滤
迭代
异常处理
模块化编程
网络编程
网络Web服务器
数据库编程
综合Web框架
函数
数据组织方式-序列，元组，字典
文件操作
面向对象
映射
过滤
迭代
异常处理
模块化编程
网络编程
网络Web服务器
数据库编程
综合Web框架
Python与C
Python与C++
Python与Java
Python与shell等
Python连接其他语言的本质
Python与C++
Python与Java
Python与shell等
Python连接其他语言的本质
第2天
数据处理基础
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
TensorFlow
SciKit learn
Keras
Microsoft Cognitive Toolkit
PyTorch
Apache MXnet
SciKit learn
Keras
Microsoft Cognitive Toolkit
PyTorch
Apache MXnet
TensorFlow环境安装和配置
第3天
理解 TensorFlow 编程
在 TensorFlow 中创建计算图
TensorFlow 的关键概念
TensorBoard使用与查看
在 TensorFlow 中创建计算图
TensorFlow 的关键概念
TensorBoard使用与查看
线性模型
逻辑模型
Softmax模型
逻辑模型
Softmax模型
loss函数和使用反向传播算法的训练过程
TensorFlow 如何更新梯度
使用 TensorFlow 自带的优化器
TensorFlow 如何更新梯度
使用 TensorFlow 自带的优化器
词向量 和 word embedding
在 TensorFlow 中训练 word2vec 模型
管理 TensorFlow 中的实验
在 TensorFlow 中训练 word2vec 模型
管理 TensorFlow 中的实验
第4天
CNN技术初步
卷积层
池化层
CNN框架
在 TensorFlow 中创建、训练 CNN 模型
卷积层
池化层
CNN框架
在 TensorFlow 中创建、训练 CNN 模型
自编码
在 TensorFlow 中创建 Deep Dream 应用
在 TensorFlow 中创建 Deep Dream 应用
PLA
DNN衍生-MLP
Tensorflow实现MLP
DNN衍生-MLP
Tensorflow实现MLP
递归神经网络 RNN
管理大量数据，作为 TensorFlow 的输入
管理大量数据，作为 TensorFlow 的输入
RNN 的变种LSTM
RNN 的变种GRU
卷积神经网络和 GRU 算法
RNN 的变种GRU
卷积神经网络和 GRU 算法
seq2seq 和注意力模型（attention model）
在TensorFlow 中用注意力模型和 seq2seq 创建聊天机器人
在TensorFlow 中用注意力模型和 seq2seq 创建聊天机器人
第5天
对抗生成网络（GAN）
在 TensorFlow 中创建 GAN
在 TensorFlow 中创建 GAN
四核心元素（agent，环境状态，行动，奖励）
和常规的监督学习，非监督学习的区别
主要方法分类
主要算法
Sarsa
Q learning
Policy Gradients
Actor-Critic
和常规的监督学习，非监督学习的区别
主要方法分类
主要算法
Sarsa
Q learning
Policy Gradients
Actor-Critic
在 TensorFlow 中创建强化学习模型
TensorBoard配置
TensorBoard七种可视化
TensorBoard七种可视化
多GPU并行
分布式并行
分布式Estimator
深度学习Estimator
机器学习Estimator
DataFrame
监督器Monitors
分布式并行
分布式Estimator
深度学习Estimator
机器学习Estimator
DataFrame
监督器Monitors
讲师简介
艾彪
Python技术资深开发专家
数据分析技术专家
Tensorflow技术专家
8年潜心研究深度学习领域专家
多家世界500强企业AI人工智能高级顾问
数据分析技术专家
Tensorflow技术专家
8年潜心研究深度学习领域专家
多家世界500强企业AI人工智能高级顾问
为波导手机、中国银行、中南空管局等诸多企、事业单位开发工作流，数据处理等项目;为花样年集团,中行等多家大型上市集团和央企事业单位主导负责AI项目;精通Python开发与数据分析、模型构建和模型训练，擅长使用tensorflow框架解决实际问题，培训指导企业软件工程师超2万人。
现为中睿金牌讲师，首席企业移动开发顾问，python技术，AI深度学习，Web技术方向培训满分讲师。
现为中睿金牌讲师，首席企业移动开发顾问，python技术，AI深度学习，Web技术方向培训满分讲师。
