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TensorFlow入门课程培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
开课地址:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】:佳源大厦【成都分部】:领馆区1号【沈阳分部】:沈阳理工大学【郑州分部】:锦华大厦【石家庄分部】:瑞景大厦【北京分部】:北京中山学院 【南京分部】:金港大厦
最新开班 (连续班 、周末班、晚班):2024年11月18日
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  • 更适合程序员的TensorFlow入门课程
  • 第一章:TensorFlow的简介与安装
  • 第二章:TensorFlow实现线性回归模型
  • 第三章:TensorFlow实现逻辑回归模型
  • 第四章:TensorFlow构建神经网络
  • 第五章:TensorFlow项目实战-验证码识别
  • 用最简单最形象的方式,让大家快速的入门TensorFlow
    第1章TensorFlow简介与安装
    1-1TensorFlow简介
    1-2TensorFlow安装
    第2章TensorFlow实现线性回归模型
    2-1线性回归概念及基本原理
    2-2线性回归使用到的TensorFlow语法
    2-3线性回归的代码实现
    2-4线性回归数学推导-矩阵转换
    2-5线性回归数学推导-误差值分析
    2-6线性回归数学推导-似然函数
    2-7线性回归数学推导-最小二乘
    第3章TensorFlow实现逻辑回归模型
    3-1Mnist数据集介绍与获取
    3-2逻辑回归使用到的TensorFlow语法
    3-3逻辑回归的代码实现
    第4章TensorFlow构建神经网络
    4-1卷积神经网络(CNN)简介
    4-2卷积神经网络代码实现
    4-3循环神经网络(RNN)简介
    4-4循环神经网络(RNN)代码实现
    4-5神经网络模型的保存和读取
    第5章Tensorflow项目实战-验证码识别
    5-1验证码数据生成与处理
    5-2验证码识别的代码实现开始学习
    验证码识别的代码实现
 
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