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巧用TensorFlow实现图像处理

经过几年的发展,深度学习方法摧枯拉朽般地超越了传统方法,成为人工智能领域最热门的技术。谷歌、亚马逊、百度、Facebook 纷纷开源了自己的深度学习框架。

而支撑AlphaGo的核心技术架构,TensorFlow,以其一鸣惊人的绝对表现,凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性,自然也成为最流行的深度学习框架。

2015 年 11 月发布至今的三年多时间里,TensorFlow 已逐渐发展为完整的端到端机器学习生态系统,并为机器学习革命提供助力。

TensorFlow 的累计下载次数超过 4,100 万次,拥有 1,800 多名来自世界各地的贡献者。而作为综合性的机器学习平台,TensorFlow 也帮助各种各样的从业者、研究ag官网,以及新用户构建出色的全新解决方案,以解决 AI 难题。

但TensorFlow的强大远远不止如此,在业界众多公司的追捧和应用中,其语言接口越加丰富,对模型设计的灵活性也足以让它拓展到更多领域。

在3月份召开的开发者峰会上 Google推出了TensorFlow 2.0 alpha 版,这也意味着TensorFlow 2.0 版本的开始,开发者将可以更轻松地完成从数据提取、转换、模型构建、训练、保存到部署的流程。

不仅 Google 在自己的产品线使用 TensorFlow,包括联想、小米、新浪网、京东、360、网易等众多知名企业也都将 TensorFlow 用于其产品和研发,为其用户带来更智能和便捷的体验。

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究。

举个例子

TensorFlow 可用于训练大规模深度神经网络所需的计算,使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。

为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化, 可视化工具TensorBoard 应运而生。使用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图,绘制图像生成的定量指标图以及显示附加数据(如其中传递的图像)。

而TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的算法,正是目前Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。

此外,它还可以通过交互式的ipython界面尝试些想法,从而有条理地归置好笔记、代码、可视化等内容。

Google开源了TensorFlow,从而使TensorFlow的影响范围更大,成为全球科学家研究成果、研究ag官网课题、甚至高中学生作业的核心组成部分。

因此,超级数学建模携手唐老师以Tensorflow作为核心武器,为大家精心准备《Tensorflow实战》系列课程。

唐老师将从基础讲起,并结合热门模型算法详细讲解相关应用领域,包括图像处理、自然语言处理和物体检测与机器翻译。最后还会借助真实数据集进行实战讲解。

相信,每天都能感受到能力的提升!

《Tensorflow实战》系列课程介绍

基础篇(共41学时)

(课程大纲)

《深度学习主流框架-Tensorflow实战》(¥198)

第一章 Tensorflow基本操作(免费试学)

第二章 Tensoflow卷积神经网络(免费试学)

第三章 卷积神经网络实战-猫狗识别

第四章 RNN递归神经网络实战

第五章 致敬经典:ALEXNET网络实战

第六章 Tensorboard可视化展示

第七章 tfrecord制作自己的数据集

第八章 CNN应用于文本分类任务

第九章 resnet残差网络

第十章 验证码识别实战

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