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          人工智能實踐：Tensorflow培訓

第一講 神經網絡(luo)計算

1.7神經網絡實現鳶尾(wei)花(hua)分類

1.5TF2常用函數2

1.6鳶尾花數據集讀入

1.8Tensorflow2安裝

1.4TF2常用函數1

1.2神經網(wang)絡設計(ji)過程(cheng)

1.1人工(gong)智能(neng)三學派

TensorFlow筆記：第一講神經(jing)網絡計算(suan)

第一講 神經(jing)網(wang)絡計(ji)算

1.3張量生成

PPT：第一講神經網絡計算

第二講(jiang) 神經網絡優化(hua)

TensorFlow筆記：第二講(jiang)神經網絡優化(hua)

2.4損失函數

2.5緩解過擬合

PPT：第二(er)講神經網絡優化(hua)

2.6優化器

2.1預備知識

2.3激活函數

第(di)二講 神經網絡優化

2.2復雜度學習率

第三(san)講 神經網絡八股

3.1搭(da)建(jian)網絡八股sequential

3.2搭建(jian)網絡八(ba)股class

第三講 神(shen)經網(wang)絡(luo)八股

TensorFlow筆記：第三講(jiang)神經網絡八股

3.3MNIST數據集

3.4FASHION數據集

PPT：第三講神經(jing)網絡(luo)八股(gu)

第四講 網絡八股擴展

4.5參數提取

4.7給圖識物

4.1搭建網絡八股總覽

PPT：第四(si)講(jiang)網(wang)絡八(ba)股擴展

4.6acc&loss可視化

4.4斷點續訓

TensorFlow筆記(ji)：第(di)四(si)講(jiang)網絡八股擴展

4.2自制數據集

第四講 網絡八股擴展

4.3數據增強

第五講(jiang) 卷(juan)積神經網絡

5.1卷積計算過程

5.16經典卷及網絡小結(jie)

5.12AlexNet

5.9CIFAR0數據集

PPT：第五講卷(juan)積神經網絡

第五講 卷積神(shen)經網絡(luo)

5.14InceptionNet

5.10卷積神經網絡搭建示(shi)例

5.13VGGNet

5.4TF描述(shu)卷(juan)積計算(suan)層

5.8卷積神經網絡

5.2感受野

5.15ResNet

5.11LeNet

5.7舍棄

5.3全零填充

5.5批標準化

5.6池化

TensorFlow筆記：第五講(jiang)卷積神經網絡

第六講 循環神經網絡(luo)

6.7循環(huan)計算過程II

6.10字母預(yu)測Embedding_1pre1

6.9Embedding編碼

6.3循環計算層

TensorFlow筆(bi)記：第(di)六講(jiang)循環(huan)神經網絡

6.4TF描(miao)述循(xun)環計算層

6.8字母預(yu)測onehot_4pre1

6.2循環核(he)時間步展(zhan)開

6.6字母(mu)預測(ce)onehot_1pre1

6.14GRU實現股票預測(GRU計算過(guo)程_TF描(miao)述GRU層)

6.1循環核

6.11字母預測Embedding_4pre1

6.13LSTM實現(xian)股票預測(ce)(LSTM計算(suan)過程_TF描述LSTM層)

第六(liu)講(jiang) 循環神經網絡(luo)

PPT：第六(liu)講循環神(shen)經網絡(luo)

6.5循環計(ji)算(suan)過程I

6.12RNN實(shi)現股票預測