基本介紹
- 中文名：深度學習套用開發-TensorFlow實踐
- 類別：慕課
- 授課教師：吳明暉 、 李卓蓉 、 金蒼宏
- 提供院校：浙大城市學院
課程概述,課程大綱,
課程概述
不乾澀地講深層次理論和算法，也不是純粹介紹TensorFlow的編程。而是針對大多數潛在學員的特點（有基本的編程能力，對開發人工智慧套用感興趣，學過一些基本機率統計和線性代數，但談不上有深厚的數學功底和人工智慧理論基礎），通過針對典型的人工智慧套用場景，設計系列針對性案例來引導學習過程。主要案例包括價格預測、手寫數字識別、圖像識別、文本情感分析（自然語言處理，NLP）、圖像自動生成等，在案例講解過程中深入淺出地介紹相關理論，並會從中講解TensorBoard可視化、模型的斷點續訓等實用技巧。
本課程將主要內容根據學習階段分為四部分：築基篇、啟航篇、進階篇和擴展篇。築基篇包括人工智慧簡介、開發環境搭建和Python開發語言快速入門、TensorFlow編程基礎等三講內容；啟航篇從單個神經元的線性回歸套用開始，直到完成多層神經網路套用開發，共有四講內容；進階篇主要圍繞深度網路，從卷積神經網路CNN開始，歷經循環神經網路RNN、生成對抗網路GAN等套用開發，涵括遷移學習等內容；擴展篇則包括Keras框架、TensorFlow.js、TensorFlow Lite移動應夜請全牛用開發等高級話題。
課程大綱
課程導學
開篇語
課程安排
第一講 人工智慧導論
人工智慧 未來已來？
人工智慧發展史 跌宕起伏的60+年
人工智慧 未來已來！
第二講 深度學習簡介及開發環境搭建
深度神經網路與深度學習框架
Anaconda和TensorFlow開發環境搭建
人工智慧、機器學習與深度學習
第三講（根據基礎選修） 工欲善其事必先利其器：簡明Python基礎
程式結構與控制語句
引言、輸出語句Print、變數、數據類型和基本運算
字元串、列表、元組、集合、字典、格式化輸出和類型轉換
測試1：Python基礎測試
作業1：Python小作業 小說詞頻統計
第四講 磨刀不誤砍柴工：TensorFlow 編程基礎
TensorBoard可視化初步
TensorFlow的基本運算
TensorFlow的基礎概念
測試2：Tensorflow編程基礎單元測試
第五講 單變數線性回歸：TesnsorFlow實戰
線性回歸問題TensorFlow實戰：初步
線性回歸問題TensorFlow實戰：進階
作業2：通過生成人工簽套仔數據集合，基於TensorFlow實現y=3.1234*x+2.98線性回歸
監督式機器學習的基本術語嚷訂
第六講 多元線性回歸：波士頓房價預測問題TesnsorFlow實戰
後續版本的持續改進
波士頓房價預測：數據與問題分析
機器學習中的線性代數基礎（根據基礎選修）
第一個版本的模型構建
波士頓房價預測線性回歸實踐
測試3：TensorFlow編程進階
第七講 MNIST手寫數字識別：分類套用入門
分類模型構建與訓練
MNIST手寫數字識別數據解讀
MNIST手寫數字識嫌凝擊別問題的單神經元模型實踐
第八講 MNIST手寫數字識別進階：多層神經網路與套用
單隱藏層神經網路構建與套用
多層神經網路建模與模型的保存還原
TensorBoard進階與TensorFlow遊樂場
MNIST手寫數字識別問題的多層神經網路模型實踐
第九講 圖像識別問題：卷積神經網路與套用
從全連線神經網路到卷積神經網路：解決參數太多的問題
CIFAR-10圖像分類案例的TensorFlow卷積神經網路實現
卷積神經網路的基本結構
TensorFlow對卷積神經網路的支持
CIFAR10案例卷積神經網路實踐
第十講 Deep Dream：理解深度神經網路結構及套用
經典深度神經網路與數據增強
Inception模型檔案導入與卷積層分析
Deep Dream圖像生成
Deep Dream：計算機生成夢幻圖像
Deep Dream圖像她棕您棕生成的實踐
第十一講 貓狗大戰：遷移學習境甩寒及套用
貓狗大戰案例實踐
測試4：遷移學習
貓狗大戰案例介紹
基於VGG16的遷移學習
第十二講 鐵達尼號旅客生存預測：Keras套用實踐
Keras模型訓練過程中數據存儲與模型恢復
鐵達尼號旅客生存預測案例分析與數據處理
Keras建模與套用
第十七講（終章）課程大作業
課程大作業
課程大作業
往期學員作品展慨疊勸示
第十三講 電影評論情感分析：自然語言處理套用實踐
自然語言處理基礎
循環神經網路及其套用
電影評論情感分析案例與IMDB數據集
電影評論情感分析數據處理及建模
第十四講（高階選修） 生成式對抗網路原理及Tensorflow實現
利用CGAN生成Fashion-MNIST圖像
利用GAN生成Fashion-MNIST圖像
生成式對抗網路（GAN）的簡介
第十五講（高階選修） 鳶尾花品種識別：TensorFlow.js套用開發
IDE和第一個TensorFlow.js程式
TensorFlow.js介紹和第一個web程式
TensorFlow.js的核心概念和API介紹
鳶尾花分類案例構建
第十六講（高階選修） 花卉識別App：TensorFlow Lite與移動套用開發
花卉識別：安卓App運行TFLite
TensorFlow Lite介紹和優勢特點
花卉識別：TFLite模型重訓練和模型轉換
後續版本的持續改進
波士頓房價預測：數據與問題分析
機器學習中的線性代數基礎（根據基礎選修）
第一個版本的模型構建
波士頓房價預測線性回歸實踐
測試3：TensorFlow編程進階
第七講 MNIST手寫數字識別：分類套用入門
分類模型構建與訓練
MNIST手寫數字識別數據解讀
MNIST手寫數字識別問題的單神經元模型實踐
第八講 MNIST手寫數字識別進階：多層神經網路與套用
單隱藏層神經網路構建與套用
多層神經網路建模與模型的保存還原
TensorBoard進階與TensorFlow遊樂場
MNIST手寫數字識別問題的多層神經網路模型實踐
第九講 圖像識別問題：卷積神經網路與套用
從全連線神經網路到卷積神經網路：解決參數太多的問題
CIFAR-10圖像分類案例的TensorFlow卷積神經網路實現
卷積神經網路的基本結構
TensorFlow對卷積神經網路的支持
CIFAR10案例卷積神經網路實踐
第十講 Deep Dream：理解深度神經網路結構及套用
經典深度神經網路與數據增強
Inception模型檔案導入與卷積層分析
Deep Dream圖像生成
Deep Dream：計算機生成夢幻圖像
Deep Dream圖像生成的實踐
第十一講 貓狗大戰：遷移學習及套用
貓狗大戰案例實踐
測試4：遷移學習
貓狗大戰案例介紹
基於VGG16的遷移學習
第十二講 鐵達尼號旅客生存預測：Keras套用實踐
Keras模型訓練過程中數據存儲與模型恢復
鐵達尼號旅客生存預測案例分析與數據處理
Keras建模與套用
第十七講（終章）課程大作業
課程大作業
課程大作業
往期學員作品展示
第十三講 電影評論情感分析：自然語言處理套用實踐
自然語言處理基礎
循環神經網路及其套用
電影評論情感分析案例與IMDB數據集
電影評論情感分析數據處理及建模
第十四講（高階選修） 生成式對抗網路原理及Tensorflow實現
利用CGAN生成Fashion-MNIST圖像
利用GAN生成Fashion-MNIST圖像
生成式對抗網路（GAN）的簡介
第十五講（高階選修） 鳶尾花品種識別：TensorFlow.js套用開發
IDE和第一個TensorFlow.js程式
TensorFlow.js介紹和第一個web程式
TensorFlow.js的核心概念和API介紹
鳶尾花分類案例構建
第十六講（高階選修） 花卉識別App：TensorFlow Lite與移動套用開發
花卉識別：安卓App運行TFLite
TensorFlow Lite介紹和優勢特點
花卉識別：TFLite模型重訓練和模型轉換
