Schița de curs

Bazele TensorFlow

    Crearea, inițializarea, salvarea și restaurarea TensorFlow variabilelor Alimentarea, citirea și preîncărcarea TensorFlow Date Cum se utilizează TensorFlow infrastructura pentru a antrena modele la scară Vizualizarea și evaluarea modelelor cu TensorBoard

TensorFlow Mecanica

    Intrări și substituenți construiesc antrenamentul GraphS pentru pierderi de inferență
Antrenează modelul Graficul
  • Sesiunea
  • Bucla de tren
  • Evaluați modelul Construiți graficul de evaluare
  • Ieșire de evaluare
  • Perceptronul
  • Funcții de activare Algoritmul de învățare a perceptronului Clasificare binară cu perceptronul Clasificarea documentului cu perceptronul Limitări ale perceptronului
  • De la Perceptron pentru a sprijini mașinile vectoriale

      Kernel-urile și trucul nucleului Clasificarea marjei maxime și vectori suport

    Artificial Neural Networks

      Limite de decizie neliniare Rețele neuronale artificiale cu feedforward și feedback Perceptroni multistrat Minimizarea funcției de cost Propagare înainte Propagare înapoi Îmbunătățirea modului în care rețelele neuronale învață

    Convoluțional Neural Networks

      Goals Model Architecture Principles Cod Organizare Lansarea și instruirea modelului Evaluarea unui model

    Cerințe

    Studii de fizică, matematică și programare. Implicare în activități de procesare a imaginilor.

     28 ore

    Mărturii (5)

    Cursuri înrudite

    Categorii înrudite