深度学习是对使用多层神经网络过程进行机器学习的统称,多层神经网络是一种利用多种数学方法,及其方法组合的模型。近几年人们有能力卓有成效地利用神经网络,其原因主要一是获取足够数量的数据成为现实;二是得益于通用GPU的快速发展,多层神经网络拥有了超越其他机器学习方法的优势。当决定如何最有效地利用数据时,深度学习能够赋予模型更大的灵活性。
TensorFlow是谷歌开源的主流深度学习框架,目前已在谷歌、优步、京东、小米等科技公司广泛应用。
本课程使用TensorFlow框架作为深度学习入门,使学员以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。课程中省去了深度学习繁琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题,包含了深度学习的知识和大量实践经验,帮助学员走进这个最新、最火的人工智能领域。
本培训介绍基于TensorFlow进行数据处理、数据探索的基本方法,并对TensorFlow算法原理及实现进行讲解。
培训目标
1,全面了解深度学习和Tensorflow的相关知识。
2,学习Tensorflow的核心技术方法以及应用特征。
3,深入使用Tensorflow在深度学习中的使用。
培训对象
1,系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2,牵涉到网络采集、处理和规划的负责人、设计人员。
3,政府机关,金融保险、移动等以互联网信息为数据来源单位的负责人。
4,高校、科研院所牵涉到网络数据采集与数据处理及展现的项目负责人。
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