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首页 - 课程列表 - 课程详情
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人工智能实践：Tensorflow笔记_北京大学
课程类型：
选修课
发布时间：
2024-11-26 17:10:36
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk005149
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--第一讲 神经网络计算
[1.1.1]--1.1人工智能三学派.mp4
（5分钟）
[1.2.1]--1.2神经网络设计过程.mp4
（14分钟）
[1.3.1]--1.3张量生成.mp4
（7分钟）
[1.4.1]--1.4TF2常用函数1.mp4
（8分钟）
[1.5.1]--1.5TF2常用函数2.mp4
（8分钟）
[1.6.1]--1.6鸢尾花数据集读入.mp4
（4分钟）
[1.7.1]--1.7神经网络实现鸢尾花分类.mp4
（10分钟）
[1.8.1]--1.8-Tensorflow2安装.mp4
（6分钟）
{2}--第二讲 神经网络优化
[2.1.1]--2.1预备知识.mp4
（5分钟）
[2.2.1]--2.2复杂度学习率.mp4
（5分钟）
[2.3.1]--2.3激活函数.mp4
（8分钟）
[2.4.1]--2.4损失函数.mp4
（14分钟）
[2.5.1]--2.5缓解过拟合.mp4
（11分钟）
[2.6.1]--2.6优化器.mp4
（15分钟）
{3}--第三讲 神经网络八股
[3.1.1]--3.1搭建网络八股sequential.mp4
（13分钟）
[3.2.1]--3.2搭建网络八股class.mp4
（4分钟）
[3.3.1]--3.3MNIST数据集.mp4
（7分钟）
[3.4.1]--3.4FASHION数据集.mp4
（1分钟）
{4}--第四讲 网络八股扩展
[4.1.1]--4.1搭建网络八股总览.mp4
（3分钟）
[4.2.1]--4.2自制数据集.mp4
（6分钟）
[4.3.1]--4.3数据增强.mp4
（3分钟）
[4.4.1]--4.4断点续训.mp4
（3分钟）
[4.5.1]--4.5参数提取.mp4
（2分钟）
loss可视化.mp4
（2分钟）
[4.7.1]--4.7给图识物.mp4
（6分钟）
{6}--第五讲 卷积神经网络
[6.1.1]--5.1卷积计算过程.mp4
（7分钟）
[6.2.1]--5.2感受野.mp4
（4分钟）
[6.3.1]--5.3全零填充.mp4
（2分钟）
[6.4.1]--5.4TF描述卷积计算层.mp4
（2分钟）
[6.5.1]--5.5批标准化.mp4
（4分钟）
[6.6.1]--5.6池化.mp4
（2分钟）
[6.7.1]--5.7舍弃.mp4
（1分钟）
[6.8.1]--5.8卷积神经网络.mp4
（1分钟）
[6.9.1]--5.9CIFAR0数据集.mp4
（3分钟）
[6.10.1]--5.10卷积神经网络搭建示例.mp4
（8分钟）
[6.11.1]--5.11LeNet.mp4
（5分钟）
[6.12.1]--5.12AlexNet.mp4
（5分钟）
[6.13.1]--5.13VGGNet.mp4
（3分钟）
[6.14.1]--5.14InceptionNet.mp4
（10分钟）
[6.15.1]--5.15ResNet.mp4
（8分钟）
[6.16.1]--5.16经典卷及网络小结.mp4
（1分钟）
{8}--第六讲 循环神经网络
[8.1.1]--6.1循环核.mp4
（5分钟）
[8.2.1]--6.2循环核时间步展开.mp4
（1分钟）
[8.3.1]--6.3循环计算层.mp4
（1分钟）
[8.4.1]--6.4TF描述循环计算层.mp4
（3分钟）
[8.5.1]--6.5循环计算过程I.mp4
（4分钟）
[8.6.1]--6.6字母预测onehot_1pre1.mp4
（5分钟）
[8.7.1]--6.7循环计算过程II.mp4
（3分钟）
[8.8.1]--6.8字母预测onehot_4pre1.mp4
（5分钟）
[8.9.1]--6.9Embedding编码.mp4
（2分钟）
[8.10.1]--6.10字母预测Embedding_1pre1.mp4
（4分钟）
[8.11.1]--6.11字母预测Embedding_4pre1.mp4
（4分钟）
[8.12.1]--6.12RNN实现股票预测.mp4
（6分钟）
[8.13.1]--6.13LSTM实现股票预测(LSTM计算过程_TF描述LSTM.mp4
（9分钟）
[8.14.1]--6.14GRU实现股票预测(GRU计算过程_TF描述GRU层).mp4
（3分钟）
京公网安备 11011502004263