最后1天｜如何比别人快2倍掌握深度学习？课程推荐

 为什么要学 TensorFlow ？

TensorFlow 是 Google Brain 团队开发的强大的机器学习开源软件库，也是目前最流行的深度学习框架。可以说，要踏入人工智能领域，掌握机器学习和深度学习，就一定要学会 TensorFlow。

Tensorflow 之所以受到如此欢迎，有以下几个原因：

• 让开发机器学习的应用更加方便和高效

• Google 开源框架，有其强大的开发、维护能力加持

• 具有真正的可移植性和快速的编译速度

• 拥有强大的社区支持架

现在，TensorFlow 已经被广泛用于国内外各大公司各种产品中。在谷歌内，语音搜索、广告、电商、图片、街景图、翻译、 YouTube 等众多产品之中都有基于 TensorFlow 的系统。AlphaGo 的开发团队 DeepMind 也正式宣布其开发的系统将全部基于 TensorFlow 。

在谷歌外，优步（Uber）、Snapchat、Twitter、京东、小米等国内外科技公司也加入了使用 TensorFlow 的行列。在短短的一年时间内， TensorFlow 在开源社区 Github 上的活跃度已远超 Caffe 、MXNet 、Torch 、Theano 等其他开源深度学习工具。

因此，如果要学框架，就一定要学 TensorFlow。

正是由于 TensorFlow 对于人工智能领域的重要性，而市面上针对入门和进阶 TensorFlow 的课程非常少。所以，StuQ 特邀才云科技联合创始人 / 首席大数据科学家 / 前谷歌高级工程师郑泽宇，结合他在谷歌及国内多年从事深度学习工作的经验，推出《TensorFlow 实战——基础班》课程。

这门课程会教给你什么？

快速掌握 TensorFlow 核心技术，通过 Tensorflow 实战深度学习问题，在掌握深度学习的基础理论同时，让学员能够将理论运用到实际问题中。

这门课程的特色是什么？与其他 TensorFlow 课程有什么区别？

1. 课程以 TensorFlow1.2 为基础，掌握最新的内容；

2. 老师拥有卡内基梅隆学术背景，原生谷歌经验，丰富的 TensorFlow 实践经验，这些积累你触手可及；

3. 老师系统性指导，见树木更见森林，枯燥理论变生动；

4. 有老师督促和同伴一起学，及时获得反馈，摆脱低效率学习。

课程内容

第一章 深度学习与 TensorFlow 简介

1. 机器学习、深度学习与人工智能之间的关系以及机器学习解决的问题

2. 机器学习原理简介

3. 深度学习的简单历史

4. 目前深度学习的应用情况

5. 深度学习工具对比

作业：环境配置

第二章 深层神经网络解决 MNIST 问题

1. 介绍 MNIST 问题

2. 介绍 MNIST 数据

3. TensorFlow 的安装、Jupyter 工具简介

4. TensorFlow Hello World 程序介绍

5. 神经网络介绍

6. 深度学习与深层神经网络（去线性化、激活函数）

7. 损失函数的定义

8. 给出 TensorFlow 程序并讲解

作业：实验不同层数的网络在 MNIST 数据集上的效果

第三章 神经网络优化方法

1. 梯度下降和反向传播

2. 学习率的设置

3. 正则化

4. 滑动平均模型

5. TensorFlow 实现深层网络最佳实践

6. 不同算法实验

作业：在 CIFAR 数据集上对比不用优化方法的效果

第四章 卷积神经网络

1. 卷积神经网络简介

2. 使用 TensorFlow 实现卷积神经网络

3. 使用 LeNet-5 实现 MNIST

4. 其他经典卷积神经网络结构

5. 卷积神经网络设计的 pattern

作业：使用 TensorFlow 实现 VGGnet

第五章 循环神经网络

1. 循环神经网络原理简介

2. LSTM 简介

3. 使用卷积神经网络实现语言模型

4. 语言模型问题介绍

5. Penn TreeBank 数据介绍

6. 给出代码，解读代码

作业：使用 TensorFlow 实现对 sin 函数取值的预测

第六章 TensorFlow 加速

1. TensorFlow 使用 GPU 方法和样例程序

2. 深度学习分布式训练框架简介

3. TensorFlow 使用多 GPU 原理及样例代码

4. 分布式 TensorFlow 简介

5. Caicloud TensorFlow as a Service 系统介绍

作业：测试不同 worker 数量时分布式 TensorFlow 的加速比

现在报名《TensorFlow 实战——基础班》，1 天后，我们就将和郑泽宇老师一起踏上人工智能之旅。

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