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深度学习框架Tensorflow学习与应用

Tensorflow支持python和c++语言，支持CNN、RNN和LSTM等算法，可以被用于语音识别或图像处理等多项深度学习领域。它可以在一个或多个CPU或GPU中运行。它可以运行在嵌入式系统(如手机，平板电脑)中，PC中以及分布式系统中。它是目前全世界最火爆的深度学习平台(没有之一)。

共40课时 共12时10分51秒 更新时间：2018-09-15 15:26:11

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【课程介绍】

近几年深度学习技术在学术界和工业界都得到了广泛的应用和传播。深度学习的传播不仅是由于算法的进步，更是因为深度学习技术在各行各业都取得了非常好的应用效果。
深度学习作为一门理论和实践相结合的学科，在新的算法理论不断涌现的同时，各种深度学习框架也不断出现在人们视野。比如Torch，MxNet，theano，Caffe等等。Google在2015年11月9日宣布开源自己的第二代机器学习系统Tensorflow。深度学习是未来新产品和新技术的一个关键部分。在这个领域的研究是全球性的，并且发展很快，却缺少一个标准化的工具。Google希望把Tensorflow做成深度学习行业的标准。
Tensorflow支持python和c++语言，支持CNN、RNN和LSTM等算法，可以被用于语音识别或图像处理等多项深度学习领域。它可以在一个或多个CPU或GPU中运行。它可以运行在嵌入式系统(如手机，平板电脑)中，PC中以及分布式系统中。它是目前全世界最火爆的深度学习平台(没有之一)。
课程内容基本上是以代码编程为主，也会有少量的深度学习理论内容。课程会从Tensorflow最基础的图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)等一些最基础的知识开始讲起，逐步讲到Tensorflow的基础使用，以及在Tensorflow中CNN和LSTM的使用。

【课程目录】

学员 1、01-1tensorflow介绍00:00 [+]
学员 2、01-2Anaconda安装00:00 [+]
学员 3、01-3tensorflow安装05:39 [+]
学员 4、02-115:51 [+]
学员 5、02-200:00 [+]
学员 6、02-307:49 [+]
学员 7、02-413:24 [+]
学员 8、03-124:59 [+]
学员 9、03-211:12 [+]
学员 10、03-329:49 [+]
学员 11、04-128:22 [+]
学员 12、04-200:00 [+]
学员 13、04-325:28 [+]
学员 14、04-409:01 [+]
学员 15、05-107:25 [+]
学员 16、05-228:35 [+]
学员 17、05-316:06 [+]
学员 18、05-424:36 [+]
学员 19、06-113:04 [+]
学员 20、06-230:35 [+]
学员 21、07-112:58 [+]
学员 22、07-200:00 [+]
学员 23、07-317:14 [+]
学员 24、08-111:29 [+]
学员 25、08-206:25 [+]
学员 26、08-306:33 [+]
学员 27、08-425:09 [+]
学员 28、09-109:12 [+]
学员 29、09-232:53 [+]
学员 30、09-337:20 [+]
学员 31、10-117:42 [+]
学员 32、10-214:52 [+]
学员 33、10-341:23 [+]
学员 34、10-411:57 [+]
学员 35、11-112:03 [+]
学员 36、11-255:58 [+]
学员 37、11-349:41 [+]
学员 38、12-113:26 [+]
学员 39、12-216:24 [+]
学员 40、12-346:17 [+]

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