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  • JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战

    JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战 最后编辑:2022-12-03
    资源介绍: 高清MP4 资料齐全 网盘发货 一手资源免费更新包售后

    第1章 课程导学
    1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学 (22:30)
    第2章 机器学习与神经网络简介
    2-1 机器学习简介 (16:36)
    2-2 聊聊机器学习
    2-3 神经网络简介 (12:06)
    2-4 聊聊神经网络
    2-5 神经网络的训练 (12:35)
    2-6 聊聊炼丹
    第3章 Tensorflow.js 简介
    3-1 Tensorflow.js 简介 (11:42)
    3-2 安装 Tensoflow.js (15:48)
    3-3 为何要用 Tensor (22:56)
    3-4 聊聊 Tensor
    第4章 线性回归
    4-1 线性回归任务简介 (06:41)
    4-2 准备、可视化训练数据 (10:14)
    4-3 定义模型结构:单层单个神经元组成的神经网络 (11:49)
    4-4 损失函数:均方误差 (11:17)
    4-5 聊聊均方误差
    4-6 优化器:随机梯度下降 (17:25)
    4-7 训练模型并可视化训练过程 (14:35)
    4-8 进行预测 (06:29)
    第5章 归一化
    5-1 归一化任务简介 (05:43)
    5-2 归一化训练数据 (11:51)
    5-3 训练、预测、反归一化 (05:27)
    第6章 逻辑回归
    6-1 逻辑回归任务简介 (07:17)
    6-2 加载二分类数据 (07:13)
    6-3 定义模型结构:带有激活函数的单个神经元 (13:47)
    6-4 损失函数:对数损失(log loss) (09:45)
    6-5 训练模型并可视化训练过程 (06:16)
    6-6 进行预测 (07:29)
    6-7 (选修)二分类数据集生成函数源码剖析 (22:59)
    第7章 多层神经网络
    7-1 多层神经网络任务简介 (15:06)
    7-2 加载 XOR 数据集 (04:30)
    7-3 定义模型结构:多层神经网络 (07:47)
    7-4 训练模型并预测 (07:20)
    第8章 多分类
    8-1 任务简介、主要步骤、前置条件 (08:14)
    8-2 加载iris数据集(训练集与验证集) (09:42)
    8-3 定义模型结构:带有softmax的多层神经网络 (07:19)
    8-4 训练模型:交叉熵损失函数与准确度度量 (10:57)
    8-5 多分类预测方法 (08:06)
    8-6 (选修)IRIS数据集生成函数源码剖析 (15:26)
    8-7 (选修)IRIS 数据集生成函数源码剖析 (16:31)
    第9章 欠拟合与过拟合
    9-1 欠拟合与过拟合任务简介 (11:28)
    9-2 加载带有噪音的二分类数据集 (14:42)
    9-3 使用简单神经网络演示欠拟合 (10:48)
    9-4 使用复杂神经网络演示过拟合 (06:23)
    9-5 过拟合应对法:早停法、权重衰减、丢弃法 (12:53)
    第10章 使用卷积神经网络(CNN)识别手写数字
    10-1 使用卷积神经网络识别手写数字任务简介 (06:05)
    10-2 加载 MNIST 数据集 (31:53)
    10-3 定义模型结构:卷积神经网络 (31:37)
    10-4 训练模型 (11:52)
    10-5 进行预测 (21:11)
    第11章 使用预训练模型进行图片分类
    11-1 使用预训练模型进行图片分类任务简介 (05:23)
    11-2 加载 MobileNet 模型 (09:05)
    11-3 进行预测 (20:34)
    第12章 基于迁移学习的图像分类器:商标识别
    12-1 基于迁移学习的图像分类器:商标识别任务简介 (06:18)
    12-2 加载商标训练数据并可视化 (16:41)
    12-3 定义模型结构:截断模型+双层神经网络 (12:21)
    12-4 迁移学习下的模型训练 (13:09)
    12-5 迁移学习下的模型预测 (07:12)
    12-6 模型的保存和加载 (10:57)
    第13章 使用预训练模型进行语音识别
    13-1 使用预训练模型进行语音识别任务简介 (04:41)
    13-2 加载预训练语音识别模型 (14:23)
    13-3 进行语音识别 (13:46)
    第14章 基于迁移学习的语音识别器:声控轮播图
    14-1 基于迁移学习的语音识别器:声控轮播图 (05:57)
    14-2 在浏览器中收集中文语音训练数据 (23:15)
    14-3 语音识别迁移学习的训练和预测 (18:04)
    14-4 语音训练数据的保存和加载 (25:32)
    14-5 声控轮播图 (22:52)
    第15章 Python 与 JavaScript 模型互转
    15-1 Python 与 JavaScript 模型互转任务简介 (14:56)
    15-2 安装 Tensorflow.js Converter (23:18)
    15-3 Python 与 JavaScript 模型互转 (19:38)
    15-4 JavaScript 模型的互转:分片、量化、加速 (14:36)
    第16章 课程总结
    16-1 -回顾与总结 (11:57)

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