Deep Learning with TensorFlow in Google Colab

• 机器学习基础知识
• 具备Python程式设计经验

受众

• 数据科学家
• 软体开发人员

Google Colab 是一个基于云的 Jupyter notebook 环境，允许您免费运行 Python 代码，特别适合使用 TensorFlow 等库进行机器学习和深度学习任务。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级数据科学家和开发者，旨在帮助他们理解并应用 Google Colab 环境中的深度学习技术。

通过本培训，参与者将能够：

• 为深度学习项目设置并导航 Google Colab。
• 理解神经网络的基础知识。
• 使用 TensorFlow 实现深度学习模型。
• 训练并评估深度学习模型。
• 利用 TensorFlow 的高级功能进行深度学习。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中动手实践。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Google Colab 简介 Deep Learning

• Google Colab 概述
• Google Colab 设置
• Google Colab 介面导览

Deep Learning 简介

• 深度学习概述
• 深度学习的重要性
• 深度学习的应用

理解 Neural Networks

• 神经网络简介
• 神经网络的架构
• 激活函数与层

开始使用 TensorFlow

• TensorFlow 概述
• 在 Google Colab 中设置 TensorFlow
• TensorFlow 基本操作

使用 TensorFlow 构建 Deep Learning 模型

• 创建神经网络模型
• 训练神经网络
• 评估模型性能

TensorFlow 高级技巧

• 实现卷积神经网络 (CNNs)
• 实现循环神经网络 (RNNs)
• 使用 TensorFlow 进行迁移学习

Deep Learning 数据预处理

• 准备训练数据集
• 数据增强技巧
• 在 Google Colab 中处理大型数据集

Deep Learning 模型优化

• 超参数调校
• 正则化技巧
• 模型优化策略

Deep Learning 协作项目

• 笔记本的共享与协作
• 即时协作功能
• 协作项目最佳实践

技巧与最佳实践

• 有效的深度学习技巧
• 避免常见陷阱
• 提升模型性能

总结与下一步