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コース概要
TensorFlow の基本
- TensorFlow 変数の作成、初期化、保存、復元 TensorFlow データのフィード、読み取り、プリロード TensorFlow インフラストラクチャを使用して大規模なモデルをトレーニングする方法 TensorBoard を使用したモデルの視覚化と評価
TensorFlow メカニクス
- 入力とプレースホルダーによるグラフの構築推論損失トレーニング
パーセプトロンからサポートベクターマシンまで
- カーネルとカーネル トリック 最大マージンの分類とサポート ベクトル
人工 Neural Networks
- 非線形決定境界 フィードフォワードおよびフィードバック人工ニューラル ネットワーク 多層パーセプトロン コスト関数の最小化 順伝播 逆伝播 ニューラル ネットワークの学習方法の改善
畳み込み Neural Networks
- Goals モデル アーキテクチャの原則 コードの構成 モデルの起動とトレーニング モデルの評価
要求
物理学、数学、プログラミングのバックグラウンドを持つ。画像処理に携わる。
28 時間
お客様の声 (5)
I liked the opportunities to ask questions and get more in depth explanations of the theory.
Sharon Ruane
コース - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Very good all round overview.Good background into why Tensorflow operates as it does.
Kieran Conboy
コース - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
I was amazed at the standard of this class - I would say that it was university standard.
David Relihan
コース - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
Knowledgeable trainer
Sridhar Voorakkara
コース - Neural Networks Fundamentals using TensorFlow as Example
I really appreciated the crystal clear answers of Chris to our questions.