理解 TensorFlow 編程

學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建計(jì)算圖

TensorFlow 的關(guān)鍵概念，比如 session, constant, variable, placeholder 和 operations

理解loss函數(shù)和使用反向傳播算法的訓(xùn)練過程

理解 TensorFlow 如何更新梯度

學(xué)習(xí)如何使用 TensorFlow 自帶的優(yōu)化器

理解詞向量 和 word embedding

學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中訓(xùn)練 word2vec 模型

學(xué)習(xí)如何管理 TensorFlow 中的實(shí)驗(yàn)

理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)概念

學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建、訓(xùn)練 CNN 模型

理解自編碼

學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 Deep Dream 應(yīng)用

理解遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RNN

學(xué)習(xí)如何管理大量數(shù)據(jù)，作為 TensorFlow 的輸入

理解 RNN 的變種，包括 LSTM 和 GRU

將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 GRU 結(jié)合來學(xué)習(xí)算法

理解 seq2seq 和注意力模型（attention model）

在TensorFlow 中用注意力模型和 seq2seq 創(chuàng)建聊天機(jī)器人

理解對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）

學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建 GAN

理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)如何在 TensorFlow 中創(chuàng)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型