【S0068】JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战视频教程

java8

Java吧 视频教程： JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战视频教程
Java教程编号：【S0068】-166

# N2 H# Q8 U& J1 o
+ x/ l- \; E3 W1 H〖课程目录〗：
9 N/ a* S" z- a, X9 X$ h: c4 r8 K├─第01章 课程导学
; J5 D1 _) j  D0 e0 T│      1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学.mp42 M: h7 {6 Z8 B4 y$ g1 o
% [! O0 f1 k; p9 {│      % t2 v4 h+ B+ p2 n9 z
├─第02章 机器学习与神经网络简介
│      2-1 机器学习简介.mp4- E  i  j  n: D0 |8 m( ]
│      2-2 神经网络简介.mp4
3 P; A8 L5 D. o7 h4 o$ v, i! b│      2-3 神经网络的训练.mp4* s+ g8 ]/ Y7 A: U4 c$ ]
│      
0 l& ]( m! H) T├─第03章 Tensorflow.js 简介2 ]& C5 i6 _; F5 r3 d, R9 ~  V! Q
; ^* a6 W; I6 h6 Z│      3-1 Tensorflow.js 简介.mp4
1 W3 M$ z) b* o│      3-2 安装 Tensoflow.js.mp4' m: }* N! i8 y
│      3-3 为何要用 Tensor.mp49 S  }' x2 I4 T: X  O4 }
│      
% J5 K8 g, m, U8 |% _* N├─第04章 线性回归  g# u7 N3 _: K: l
" q) Z3 w" \7 u* L# B: [│      4-1 线性回归任务简介.mp4
, |4 l) p( y1 q, u│      4-2 准备、可视化训练数据.mp4
4 T; y( J8 o5 x% x  [9 |" o7 n8 B│      4-3 定义模型结构：单层单个神经元组成的神经网络.mp4
│      4-4 损失函数：均方误差.mp4( X, E/ c) C5 v7 @4 d
│      4-5 优化器：随机梯度下降.mp49 E1 z/ ?( ^% n* N  P
│      4-6 训练模型并可视化训练过程.mp4
) F+ f5 ?7 B6 T6 c+ X4 x│      4-7 进行预测.mp4
│      & }$ b! F8 C. l8 o
├─第05章 归一化4 @1 `3 z+ c+ T- g
│      5-1 归一化任务简介.mp4
│      5-2 归一化训练数据.mp4
7 O( k! @6 l% `1 m8 _2 y* Z! j; {│      5-3 训练、预测、反归一化.mp4
! o; y' O" C" M$ {8 t│      
├─第06章 逻辑回归
│      6-1 逻辑回归任务简介.mp4
│      6-2 加载二分类数据.mp4$ n. }6 M: s4 {/ W
; y; |" o7 O9 [│      6-3 定义模型结构：带有激活函数的单个神经元.mp4
& W& O7 P% [; @$ l# P, g│      6-4 损失函数：对数损失（log loss）.mp4
│      6-5 训练模型并可视化训练过程.mp45 `3 [& w) A* A+ a4 j! x
│      6-6 进行预测.mp4
! {# s8 n- _, n4 ~9 v│      6-7 （选修）二分类数据集生成函数源码剖析.mp4
4 c# i! j/ }* V│      : @: t7 e! b  @/ Z+ ?& n
9 `9 w' K" o) m- K- |├─第07章 多层神经网络
2 d! v/ x, n4 a4 A  L4 l│      7-1 多层神经网络任务简介.mp4
7 Q8 @- K( r) y$ l1 W" V│      7-2 加载 XOR 数据集.mp4
; t" E5 W+ g7 d* h2 W5 h│      7-3 定义模型结构：多层神经网络.mp47 y( I; N) R1 ^) M. w
│      7-4 训练模型并预测.mp4
. x3 W' s# Z$ ?7 o│      
1 P2 P4 M5 m* n! E& ?& V/ Y& D, S$ o├─第08章 多分类1 @  Q! ]1 x$ y" P8 O
│      8-1 任务简介、主要步骤、前置条件.mp48 S" c& O6 a2 X
( n) b7 T! I# y& j! b; Q│      8-2 加载iris数据集（训练集与验证集）.mp4  T0 m9 Y  M7 l5 F& E
│      8-3 定义模型结构：带有softmax的多层神经网络.mp4& ?3 c9 f- U- p% I0 s/ h
$ |0 D9 Z7 L) T$ M│      8-4 训练模型：交叉熵损失函数与准确度度量.mp4$ t  u) a4 h* ~: m5 R1 r* ?& Z
│      8-5 多分类预测方法.mp46 u3 C- B$ P2 \8 N! I6 F
- w7 O! ]! m' i+ l0 m│      8-6 （选修）IRIS数据集生成函数源码剖析.mp4
│      8-7 （选修）IRIS 数据集生成函数源码剖析.mp4
8 y* [% }, F7 o* \! i: p│      
├─第09章 欠拟合与过拟合; N* [! }& ?) u6 \0 I0 Z
0 Y( u( E6 Y- Z# a1 f│      9-1 欠拟合与过拟合任务简介.mp4
: a1 x4 p1 O' q, ^: s( l│      9-2 加载带有噪音的二分类数据集.mp4  g" B( e2 [7 d/ r3 h- }& k
& {, u( O+ @9 b  ]: d/ ~8 }│      9-3 使用简单神经网络演示欠拟合.mp4
1 ^  w+ H+ y) N7 J4 Z│      9-4 使用复杂神经网络演示过拟合.mp45 m( @( _, U. g3 I% D
│      9-5 过拟合应对法：早停法、权重衰减、丢弃法.mp4, x. S4 P; d% v$ R6 a; r
│      
├─第10章 使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字( w$ h$ w$ d! m# t
│      10-1 使用卷积神经网络识别手写数字任务简介.mp4
│      10-2 加载 MNIST 数据集.mp4
│      10-3 定义模型结构：卷积神经网络.mp42 y" h0 }6 u# v( B
│      10-4 训练模型.mp4
7 z% a2 V* K/ T1 a; a  K│      10-5 进行预测.mp4/ t8 A# K- l% x# L
; a+ s* }8 i- {( E" c* b, E│      
├─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.mp4$ r  n7 U+ ?( I1 T
│      11-2 加载 MobileNet 模型.mp4
; P5 K9 A; C6 I% Z3 W0 Z) M- T- d│      11-3 进行预测.mp4
1 k* |( L- z+ I1 f│      ( [4 `9 L+ h  I; \, c+ d5 q) s
5 t9 v: A* b, p& c0 G├─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.mp4% k0 f) [0 u5 e3 S
│      12-2 加载商标训练数据并可视化.mp43 p( k0 j4 K7 o. k  R9 h% Z  q
│      12-3 定义模型结构：截断模型+双层神经网络.mp4# U1 {$ S( d6 y8 V- ]  c. U6 c) X
│      12-4 迁移学习下的模型训练.mp49 n! ]' c! X3 {5 h
2 E5 u" Q6 e! t! o  b* _- X% j- v│      12-5 迁移学习下的模型预测.mp4
│      12-6 模型的保存和加载【缺】
│      
8 \5 [5 P) G* s├─第13章 使用预训练模型进行语音识别1 _0 G5 J& K3 Q0 V! H) ^+ _+ j% a
│      13-1 使用预训练模型进行语音识别任务简介.mp40 [8 S' P$ n4 U, V% w3 B
0 s+ W' f6 d- |/ J│      13-2 加载预训练语音识别模型.mp4
4 X% X3 x$ M1 \6 f│      13-3 进行语音识别.mp4
: L9 v5 I6 T. x/ f) u) |9 Q1 z9 \│      
├─第14章 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图
4 a4 G7 u5 I* x$ u0 S/ Q│      14-1 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图.mp4
' ?# ~- \, t1 Y4 F9 Q3 O│      14-2 在浏览器中收集中文语音训练数据.mp48 ]' W/ l. m0 V, [
│      14-3 语音识别迁移学习的训练和预测.mp4
│      14-4 语音训练数据的保存和加载.mp4( c7 [) y1 @% r- V" q0 B
/ h' a" L5 i8 b- ], f6 S│      14-5 声控轮播图.mp4 java8.com
0 ]/ w! N, ~1 K1 q" P/ u│      ' B: }. D3 ~/ h& Q
├─第15章 Python 与 JavaScript 模型互转1 J1 V3 n* v( h: R4 M2 m( z# C# r
3 B, h: G6 ?' h- T% H+ L│      15-1 Python 与 JavaScript 模型互转任务简介.mp44 y! ?+ I/ X9 \5 t& g" O& R# K
│      15-2 安装 Tensorflow.js Converter.mp4
│      15-3 Python 与 JavaScript 模型互转.mp4! O6 \3 l8 T2 R
│      15-4 JavaScript 模型的互转：分片、量化、加速.mp4& T8 y/ ], r6 U$ _( D3 I
│      
└─第16章 课程总结- E' D2 b4 o3 S7 d- Q5 z) s
        16-1 -回顾与总结.mp4
4 s9 N5 S  l! d( E
1 f- b9 ]* n' q: R百度云盘下载地址(完全免费-绝无套路)：

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

5 i. i$ T: F8 j
; m% _. n% R6 p; u- g7 d; L5 p: e本资源由Java吧收集整理【www.java8.com】
) B. t" N' V8 Y. r4 L
% [/ Q1 a, i. h
9 B# _! C. u. u* I9 t. k( K- {' c: c

吕氏自然科学风水学

路过，收下了，不错的论坛

詹黑克星

给力，真免费

奇妙的世界

真的无套路，大赞

中国美女

不错，好资源

菊风

我又来了 白漂开始

林莉华

太爽了  干货很多！！！

李彦斌

免费资源 真的无套路

时代的堕落

以后学java 就靠java吧了

圣约翰

给力，真免费