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深度学习框架应用开发-TensorFlow 2.0

讲师: 王琦

当前学员:4220人
第1章-基础篇
  • 第1课时-人工智能概述
  • 第2课时-机器学习与深度学习
  • 第3课时-深度学习开发环境搭建
  • 第4课时-TensorFlow基本操作
  • 第5课时-TensorFlow基本运算
第2章-前馈神经网络篇
  • 第1课时-神经网络概述
  • 第2课时-神经网络实现原理
  • 第3课时-神经网络线性回归
  • 第4课时-神经网络波士顿房价预测
  • 第5课时-神经网络非线性回归
  • 第6课时-TensorFlow常用数据集
  • 第7课时-全连接神经网络手写数字识别
  • 第8课时-tf.keras搭建全连接神经网络
  • 第9课时-模型保存与加载
  • 第10课时-神经网络参数优化
  • 第11课时-TensorBoard可视化工具
第3章-卷积神经网络篇
  • 第1课时-卷积神经网络概述
  • 第2课时-卷积神经网络实现原理
  • 第3课时-卷积神经网络服饰种类识别
  • 第4课时-经典图像分类网络AlexNet
  • 第5课时-经典图像分类网络VGG
  • 第6课时-经典图像分类网络Inception
  • 第7课时-经典图像分类网络ResNet
  • 第8课时-轻量级神经网络
  • 第9课时-图像数据增强
  • 第10课时-TFRecord生成和读取
  • 第11课时-TensorFlowLite模型转换及应用
  • 第12课时-图像分类项目实战
第4章-循环神经网络
  • 第1课时-循环神经网络概述
  • 第2课时-RNN实战-字母预测 (待更新)
  • 第3课时-LSTM实现原理 (待更新)
  • 第4课时-LSTM实战-基金预测 (待更新)
第5章-目标检测
  • 第1课时-目标检测简介 (待更新)
  • 第2课时-目标检测难点与应用场景 (待更新)
  • 第3课时-目标检测实现过程 (待更新)
  • 第4课时-目标检测算法常用概念 (待更新)
  • 第5课时-R-CNN实现原理 (待更新)
  • 第6课时-SPP-Net实现原理 (待更新)

ㅤ   嵌入式人工智能应用开发工程师,擅长深度学习应用开发、计算机视觉应用开发、嵌入式人工智能应用开发,对深度学习神经网络模型的搭建、训练、量化、部署有丰富的项目实战经验。曾主要参与多个嵌入式人工智能综合应用案例的开发,具有2年以上的企业师资培训经验,目前负责嵌入式人工智能教学资源的开发,设计开发的课程有《深度学习应用开发》、《嵌入式系统神经网络模型部署及应用》。

主要方向:嵌入式、ARM、Android、Linux


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