Python深度学习TensorFlow精品课

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充电了么是专注上班族职业培训充电学习的在线教育平台。 其中大数据人工智能AI、机器学习、数据分析、深度学习是互联网一线的实战经验。学习牛人的工作经验,提升个人的职业技能,提高工作效率!今天你充电了么?

  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 课时1:Python介绍

  • 课时2:Windows下Python环境搭建和Pycharm开发工具操作实战

  • 课时3:Linux环境Centos 7系统之Python环境搭建操作实战

  • 课时4:苹果mac系统之Python环境搭建操作实战

  • 课时5:Python基础语法操作实战

  • 课时6:数字和布尔型

  • 课时7:字符串

  • 课时8:List列表

  • 课时9:Tuple元组

  • 课时10:Dict字典

  • 课时11:Set集合

  • 课时12:日期和时间

  • 课时13:算术运算符

  • 课时14:比较运算符

  • 课时15:赋值运算符

  • 课时16:位运算符

  • 课时17:逻辑运算符

  • 课时18:成员运算符

  • 课时19:身份运算符

  • 课时20:运算符优先级

  • 课时21:条件控制 if else 语句

  • 课时22:循环语句While-For

  • 课时23:函数编程

  • 课时24:Python面向对象编程

  • 课时25:文件读写IO操作

  • 课时26:错误异常处理机制try/except/finally

  • 课时27:Python的Web开发框架Flask

  • 课时28:自然语言处理中文分词和词性标注算法

  • 课时29:自然语言处理关键词提取和文本摘要算法原理

  • 课时30:基于Python的关键词提取和文本摘要算法源码实现

  • 课时31:文本分类算法原理及朴素贝叶斯、SVM支持向量机介绍

  • 课时32:Python开源快速文本分类器fastText框架核心原理解密

  • 课时33:快速文本分类器fastText源码实现及服务器部署操作实战全过程演示

  • 课时34:自然语言处理之语言模型原理与介绍

  • 课时35: n-gram统计语言模型原理

  • 课时36:LSTM神经网络语言模型原理

  • 课时37:语言模型源码实现深度解析实战

  • 课时38:自然语言处理之语言模型应用场景

  • 课时39:Tensorflow深度学习框架

  • 课时40:MXNet多GPU深度学习框架

  • 课时41:TensorFlow多层感知机实现原理解密

  • 课时42:TensorFlow多层感知机算法实现手写数字识别分类任务源码深度解析

  • 课时43:Tensorflow卷积神经网络CNN核心原理解密

  • 课时44:Tensorflow卷积神经网络CNN手写数字识别案例源码深度解析

  • 课时45:TensorFlow循环神经网络RNN核心原理解密

  • 课时46:TensorFlow循环神经网络RNN自然语言处理语言模型LM源码深度解析

  • 课时47:TensorFlow长短期记忆神经网络LSTM核心原理解密

  • 课时48:LSTM实现神经网络语言模型LM案例源码深度解析

  • 课时49:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq核心原理解密

  • 课时50:Tensorflow端到端神经网络Seq2Seq排序算法案例源码深度解析

  • 课时51:Tensorflow生成对抗网络GAN核心原理解密

  • 课时52:Tensorflow生成对抗网络GAN通过文字生成图片案例源码深度解析

  • 课时53:Tensorflow深度强化学习DQN核心原理解密

  • 课时54:深度强化学习TensorFlow 2.0代码实战

  • 课时55:人脸识别原理与介绍

  • 课时56:人脸识别应用场景

  • 课时57:人脸检测与对齐原理及介绍

  • 课时58:人脸检测与对齐核心源代码解析

  • 课时59:人脸检测与对齐项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

  • 课时60:人脸识别比对原理和项目介绍

  • 课时61:人脸识别比对核心源代码解析

  • 课时62:人脸识别比对项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

  • 课时63:人脸年龄识别原理及项目介绍

  • 课时64:人脸年龄识别核心源代码解析

  • 课时65:人脸年龄识别项目服务工程化和在Linux服务器部署操作实战

  • 课时66:人脸性别识别

  • 课时67:对话机器人原理与介绍

  • 课时68:基于TensorFlow对话机器人项目实战

  • 课时69:基于TensorFlow对话机器人模型训练前数据准备和处理

  • 课时70:对话机器人项目实战源码解析和Linux服务器训练模型过程操作实战

  • 课时71:TensorFlow对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

  • 课时72:基于MXNet对话机器人项目实战

  • 课时73:基于MXNet对话机器人项目实战源码解析

  • 课时74:基于MXNet对话机器人项目服务工程化和在Linux服务器上操作实战

  • 课时75:基于深度强化学习机器人

  • 课时76:基于搜索引擎对话机器人

  • 课时77:对话机器人的Web服务工程化

  • 课时78:就业、面试技巧、职业生涯规划、职业晋升指导全面概述

  • 课时79:怎么写一份漂亮的简历?

  • 课时80:哪些招聘网站是比较好的?

  • 课时81:通过内推方式找工作?成功率高?

  • 课时82:通过猎头找工作?薪资高?

  • 课时83:面试前准备:学习、其它有针对性的个性化准备等

  • 课时84:面试过程中的技巧

  • 课时85:面试失败后如何复盘、总结面试经验、学习和准备下次面试?

  • 课时86:面试成功后如何谈薪资offer、入职时间等

  • 课时87:新员工入职后工作中的经验技巧、注意事项、如何顺利通过试用期?

  • 课时88:职业生涯如何规划?下次找工作找什么样的?如何晋升?

  • 课时89:《分布式机器学习实战》新书发布会直播现场

  • 课时90:配套教材详细介绍及人工智能最新热点技术全面解密

  • 课时91:大数据人工智能百万年薪成才之路 - 技术成长路线指引

课程概述

一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套2020年10月新书《分布式机器学习实战》,对应京东自营链接地址:https://item.jd.com/12743009.html新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本书有【陈敬雷读书会交流群】,加管理员微信chenjinglei88邀请进群,陈敬雷老师在每周六晚上的20点到21点为大家免费实时技术答疑!二、课程简介    来自知名大型互联网一线的实战经验总结,重量级的干货分享!        本课从Python零基础入手,逐步深入,讲到核心自然语言处理算法,常用的机器学习算法,然后进入目前最火的深度学习TensorFlow及神经网络算法,把技能水平提升到最高点,最后通过最热门和前沿的几个实战项目比如人脸识别实战,对话机器人实战等项目对前面的知识进行巩固和强化,让大家能够快速投入到公司的实际工作中去。 下面也同时考虑到大家的就业以及职业生涯规划等,给大家分享了多年来积累的宝贵职场经验!从写简历到投递应聘、面试前准备到面试过程中的技巧、从面试到入职、从入职到如何顺利通过试用期、从试用期后转正完整过程!三、额外福利加助理微信chenjinglei88领取课件和源代码,和邀请进陈敬雷老师技术答疑群。

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