课程简介
人工智能图像识别课程
目标收益
1）覆盖Tensorflow和Tensorflow可视化TensorBoard及原理
2）从TF数据预处理到建模训练，从图像预处理到网络模型，一一覆盖
3）精讲图像识别对比等最新案例
培训对象
课程大纲
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第一天 1.Tensorflow基础 |
计算图的概念与使用 张量的概念与使用 Tensorflow与session Tensorflow playground与非线性切分案例 |
| 2.详解深度神经网络案例 |
线性与非线性模型 多种场景与损失函数 过拟合、学习率与滑动平均模型 完成一个深度神经网络案例 |
| 3.卷积神经网络与图像应用 |
经典数据集与应用 卷积神经网络与图像识别：从LeNet-5到google inception V3 物体检测与google object detection |
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第二天 4.海量图像训练预处理 |
Tensorflow TFRecord输入数据格式与数据队列 Tensorflow 图像预处理功能 多线程输入数据处理框架 高效Tensorflow图像应用 |
| 5.图片识别的原理及应用案例 |
建立图片对比网络模型 基于Tensorflow的图像对比识别案例 |
| 6.Tensorboard工具与模型优化 |
Tensorboard简介 命名空间与Tensorboard可视化 模型状态评估与优化 图像比赛与优化案例 |
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第一天 1.Tensorflow基础 计算图的概念与使用 张量的概念与使用 Tensorflow与session Tensorflow playground与非线性切分案例 |
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2.详解深度神经网络案例 线性与非线性模型 多种场景与损失函数 过拟合、学习率与滑动平均模型 完成一个深度神经网络案例 |
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3.卷积神经网络与图像应用 经典数据集与应用 卷积神经网络与图像识别：从LeNet-5到google inception V3 物体检测与google object detection |
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第二天 4.海量图像训练预处理 Tensorflow TFRecord输入数据格式与数据队列 Tensorflow 图像预处理功能 多线程输入数据处理框架 高效Tensorflow图像应用 |
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5.图片识别的原理及应用案例 建立图片对比网络模型 基于Tensorflow的图像对比识别案例 |
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6.Tensorboard工具与模型优化 Tensorboard简介 命名空间与Tensorboard可视化 模型状态评估与优化 图像比赛与优化案例 |
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