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[人工智能实践：Tensorflow笔记-北京大学-曹健][Artificial Intelligence Practice - Notes Of Tensorflow][MP4+PDF][中国大学MOOC]
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ZiJingBT.人工智能实践：Tensorflow笔记（完整版）.torrent |
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| 种子名称: |
人工智能实践：Tensorflow笔记（完整版） |
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| 信息: |
大小:
4.93 GB | 文件数:
39 | Info Hash:
2c2a725a4ebf9e2ceea8a116b8e4b7125b4cbd29 |
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| 类别: |
学习 | 由 宫本拓虚 (上传员 九乡河最佳教练) 上传于 2018-11-08 14:07:43 |
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虽然课程是免费的，但是请尊重整理人在抓取和整理上所花的时间，尊重各校老师在制作课程上的努力。觉得有帮助请点感谢。
课程介绍及抓取说明
MOOC课程地址：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002
人工智能实践：Tensorflow笔记-北京大学-曹健
发布大学：北京大学
发布课程：人工智能实践：Tensorflow笔记
授课老师：曹健
课程简介：这是人工智能入门课，将用八次课帮你梳理人工智能概念、机器学习方法、深度学习框架。如果你还不知道什么是人工智能、机器学习、深度学习，欢迎进来学习交流。结课时，你将会用Python搭建人工神经网络，实现特定物体的识别。一起编码感受人工智能 机器学习 深度学习 人工智能 机器学习 深度学习吧！—— 课程团队
抓取开课次数：第1次开课
课程时间：
开课：2018年03月12日
结束：2018年08月26日
学时安排： 1-2小时每周
抓取内容：
课程视频（超清源MP4）
课程文档（PDF）
抓取补充说明：
无
课程概述
课程概述课程会以投影的形式，帮你梳理tensorflow的用法，希望你用纸质笔记本记录下每个打着对勾的知识点；会用录屏的形式，带你编写代码，实现实际应用，希望你用电脑复现课程的案例。每次课后，助教会分享他的tensorflow笔记和源代码，帮你查漏补缺。
视频只用于学习交流目的,禁止使用视频非法牟利。
授课目标
学会使用Python语言搭建人工神经网络，实现图像分类。
证书要求
满分100分，达到60分为合格，达到90分以上为优秀。
期中项目60分：编写Python代码，实现输入手写数字图片，输出预测的数值。识别准确率达到90%为合格：课程给出十张手写数字图片，每正确识别一张得6分。
期末项目40分：编写Python代码，复现卷积神经网络，输入一张图片，识别出图片的内容。识别准确率达90%为合格：课程给出十张图片，每正确识别一张得4分。
课程大纲
第一讲 带着大家梳理人工智能领域的基本概念：比如什么是人工智能、什么机器学习、什么是深度学习，他们的发展历史是什么，能用他们做什么。课后，助教会带领大家安装Ubuntu系统、Python解释器 和 Tensorflow环境，把同学们的电脑进行改造，让它变得更专业。
第二讲 串讲python语法：课程将帮同学们在最短的时间内把python语法织成网，为后续课程扫清代码关；
第三讲 讲解Tensorflow的关键词，搭建神经网络：这节课会介绍张量、计算图、会话等概念，并用Python搭建你的第一个神经网络，总结出神经网络搭建的八股。
第四讲 讲解神经网络的优化：包括损失函数、学习率、滑动平均和正则化。
第五讲 讲解全连接网络：使用MNIST数据集，搭建全连接网络实现手写数字的识别。包括前向传播、反向传播、识别准确率输出和反向传播断点续训。
第六讲 讲解全连接网络应用：更改上一讲全连接网络的代码，现场手写一个数字，输出这个数字的值。
第七讲 讲解卷积神经网络：使用MNIST数据集，搭建卷积神经网络实现前向传播、反向传播、识别准确率输出和反向传播断点续训。
第八讲 讲解卷积神经网络应用：复现ImageNet数据集训练好的模型，实现特定图片的识别。
参考书籍:
《Tensorflow：实战Google深度学习框架》 郑泽宇，顾思宇 著，电子工业出版社
《深度学习》赵申剑，黎彧君，符天凡，李凯 译，人民邮电出版社 |
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| 感谢者: |
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