Скачать или смотреть 全面Tensorflow2.0教程: 机器学习、神经网络、RNN、CNN、图像处理、迁移学习、空气污染预测、安装指南及优化技巧【Python编程】【深度学习】 17 RNN序列预测实例 空气污染预测

欢迎来到这门全方位的Tensorflow2.0教程，无论你是刚入门还是有一定基础，这里都有你想要的内容。这个课程包括了从Tensorflow的基础安装教程，到复杂的神经网络架构、图像定位、语义分割、循环神经网络，以及应用在各个领域如航空评论数据分类和空气污染预测等实际问题中的解决方案。

【1】基础篇: 从Tensorflow的安装到原生python环境的配置，助你迅速上手。
【2】机器学习原理: 涵盖线性回归、梯度下降算法、逻辑回归等基础内容。
【3】数据处理: 利用tf.data模块，掌握数据的输入和预处理。
【4】卷积神经网络: 学习CNN的整体架构和优化，了解Fashionmnist数据集的识别。
【5】卫星图像识别: 使用卷积神经网络进行卫星图像识别的完整实例。
【6】序列问题解决方案: 使用tf.keras解决电影评论和图像识别问题。
【7】Eager模式与自定义训练: 通过Eager模式和Tensorflow自定义训练深入了解训练过程。
【8】Tensorboard可视化: 掌握Tensorboard的启动和自定义训练可视化。
【9】猫狗数据实例: 详解使用Kaggle训练模型，图片增强及优化。
【10】迁移学习: 学习预训练网络的基础知识，权重分享和使用方法。
【11】多输出模型: 从数据加载到模型的预测和评价一站式学习。
【12】模型保存: 学会整体模型保存，权重保存以及自定义训练中的保存检查点。
【13】图像处理任务: 掌握图像和位置数据的解析与可视化，图像定位模型的创建和优化。
【14】GPU配置与使用: 学习自动图运算和GPU的配置使用策略。
【15】图像语义分割: 从简介到FCN模型的搭建、训练和预测。
【16】RNN循环神经网络: 以航空评论数据为例，全面了解循环神经网络。
【17】空气污染预测: 使用RNN序列预测进行空气污染的预测和评价。
【18】平台使用指南: 详解如何注册使用界面，添加数据集和下载运行输出。 *********************************************************************

课件和代码
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