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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
课程类型：
选修课
发布时间：
2020-12-30 08:37:11
主讲教师：
课程来源：
建议学分：
0.00分
课程编码：
mk000479
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--第一讲人工智能概述
[1.1.1]--1.1-概述
（17分钟）
[1.2.1]--1.2-双系统安装
（17分钟）
[1.3.1]--1.3-Windows虚拟机安装
（6分钟）
[1.4.1]--1.4-MacTensorflow安装
（4分钟）
"(1.5.1)--助教的Tensorflow笔记1"
{2}--第二讲Python语法串讲
[2.1.1]--2.1-Linux指令、HelloWorld
（6分钟）
[2.2.1]--2.2-列表、元组、字典
（9分钟）
[2.3.1]--2.3-条件语句
（9分钟）
[2.4.1]--2.4-循环语句
（4分钟）
[2.5.1]--2.5-turtle模块
（5分钟）
[2.6.1]--2.6-函数、模块、包
（5分钟）
[2.7.1]--2.7-类、对象、面向对象的编程
（9分钟）
[2.8.1]--2.8-文件操作
（5分钟）
"(2.9.1)--助教的Tensorflow笔记2"
{3}--第三讲Tensorflow框架
[3.1.1]--3.1-张量、计算图、会话
（9分钟）
[3.2.1]--3.2-前向传播
（15分钟）
[3.3.1]--3.3-反向传播
（13分钟）
"(3.4.1)--助教的Tensorflow笔记3"
{4}--第四讲神经网络优化
[4.1.1]--4.1-损失函数
（19分钟）
[4.2.1]--4.2-学习率
（8分钟）
[4.3.1]--4.3-滑动平均
（8分钟）
[4.4.1]--4.4-正则化
（14分钟）
[4.5.1]--4.5-神经网络搭建八股
（11分钟）
"(4.6.1)--助教的Tensorflow笔记4"
{5}--第五讲全连接网络基础
[5.1.1]--5.1-MNIST数据
（10分钟）
[5.2.1]--5.2-模块化搭建神经网络八股
（3分钟）
[5.3.1]--5.3-手写数字识别准确率输出
（8分钟）
"(5.4.1)--助教的Tensorflow笔记5"
{6}--第六讲全连接网络实践
[6.1.1]--6.1-输入手写数字图片输出识别结果
（13分钟）
[6.2.1]--6.2-制作数据集
（15分钟）
"(6.3.1)--助教的Tensorflow笔记6"
{7}--第七讲卷积网络基础
[7.1.1]--7.1-卷积神经网络
（20分钟）
[7.2.1]--7.2-lenet5代码讲解
（13分钟）
"(7.3.1)--助教的Tensorflow笔记7"
{8}--第八讲卷积网络实践
[8.1.1]--8.1-复现已有的卷积神经网络
（13分钟）
[8.2.1]--8.2-用vgg16实现图片识别
（17分钟）
"(8.3.1)--助教的Tensorflow笔记8"
"(8.4.1)--附：VGGNET论文"
