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

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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
. E0 w& b$ J9 b7 n3 ]
8 h* S/ ]- F# R3 ?8 l4 ~
* x6 O4 B" b! }% R% \( Z〖课程目录〗：
├─第01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.mp42 M: h7 {6 Z8 B4 y$ g1 o
3 [. L8 H1 J9 S: K4 R. Z: M│      % t2 v4 h+ B+ p2 n9 z
6 [7 a2 a1 ]; w├─第02章 机器学习与神经网络简介
# b  ?% `: o4 w3 o9 q$ d( @. p│      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
1 k8 s) q. A. f" m+ Y# E, S2 H│      2-3 神经网络的训练.mp4* s+ g8 ]/ Y7 A: U4 c$ ]
│      
8 ^% g; C! [& S% W7 u├─第03章 Tensorflow.js 简介2 ]& C5 i6 _; F5 r3 d, R9 ~  V! Q
│      3-1 Tensorflow.js 简介.mp4
│      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 }
│      
) x! s9 h5 k4 f, n7 w: i├─第04章 线性回归  g# u7 N3 _: K: l
' e" g0 D+ H  s6 {  y2 q+ T5 r& A│      4-1 线性回归任务简介.mp4
; p+ g! ?/ y0 u: C5 Q$ C│      4-2 准备、可视化训练数据.mp4
7 R- j6 E0 O& y│      4-3 定义模型结构：单层单个神经元组成的神经网络.mp4
/ b% {# Q( s0 o+ {│      4-4 损失函数：均方误差.mp4( X, E/ c) C5 v7 @4 d
# j3 N9 G2 B; I8 n) w) v9 Z5 s│      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
: Y& P1 }2 q+ v" S│      4-7 进行预测.mp4
! Z  O: G" V  \$ F│      & }$ b! F8 C. l8 o
9 U1 \" C1 ~2 I" e" i. K: }7 Q├─第05章 归一化4 @1 `3 z+ c+ T- g
, U' e5 e+ t8 @$ }9 Q│      5-1 归一化任务简介.mp4
│      5-2 归一化训练数据.mp4
│      5-3 训练、预测、反归一化.mp4
" t  b  [, P. L$ S0 [│      
% F1 N  }4 T/ l1 e. i4 w, c" M( V├─第06章 逻辑回归
, s" e" H- x% @4 {│      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
+ v: h. e4 s1 Z│      6-3 定义模型结构：带有激活函数的单个神经元.mp4
# X0 k2 `* N- j- X/ J3 @" {│      6-4 损失函数：对数损失（log loss）.mp4
% r9 b/ l/ W* `$ A) f; q│      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
│      6-7 （选修）二分类数据集生成函数源码剖析.mp4
' e4 O( K* I* D+ u) E) @│      : @: t7 e! b  @/ Z+ ?& n
: ?2 O: E  z# p+ V% Z4 ]├─第07章 多层神经网络
) P. l" w3 O" }5 Q( \* F+ M6 S│      7-1 多层神经网络任务简介.mp4
│      7-2 加载 XOR 数据集.mp4
│      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
* m/ I; P4 f; j0 ]+ j# T/ v7 O│      
├─第08章 多分类1 @  Q! ]1 x$ y" P8 O
* H) k3 T6 ?1 I$ @│      8-1 任务简介、主要步骤、前置条件.mp48 S" c& O6 a2 X
. ~7 b% v# C" V9 Y3 p1 g2 i4 B5 X3 U│      8-2 加载iris数据集（训练集与验证集）.mp4  T0 m9 Y  M7 l5 F& E
$ j9 [% \0 z$ S2 h' P│      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
│      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
│      8-6 （选修）IRIS数据集生成函数源码剖析.mp4
$ c5 \0 x3 J8 f4 |' k& U! @' O│      8-7 （选修）IRIS 数据集生成函数源码剖析.mp4
│      
├─第09章 欠拟合与过拟合; N* [! }& ?) u6 \0 I0 Z
; V7 c/ I' ?' h8 a8 `) w│      9-1 欠拟合与过拟合任务简介.mp4
# _- Q: t/ D" [0 l- w- y│      9-2 加载带有噪音的二分类数据集.mp4  g" B( e2 [7 d/ r3 h- }& k
6 b# B" _* {2 f6 b% B0 n│      9-3 使用简单神经网络演示欠拟合.mp4
│      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
: n1 S6 R! o6 K6 `│      
├─第10章 使用卷积神经网络（CNN）识别手写数字( w$ h$ w$ d! m# t
, o6 C- ~& h4 `9 ^+ U7 S│      10-1 使用卷积神经网络识别手写数字任务简介.mp4
/ p& i1 N/ [$ Q' ~1 w│      10-2 加载 MNIST 数据集.mp4
: u2 ?9 g# E( ^" p│      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
│      10-5 进行预测.mp4/ t8 A# K- l% x# L
. R: O6 U) D, ~- b& T, _0 z+ S% z│      
├─第11章 使用预训练模型进行图片分类
9 Z* M8 R+ p0 z8 Z, e* D│      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
( \5 E. `# A9 d9 \, y  d│      11-2 加载 MobileNet 模型.mp4
, [9 M+ N  g1 Q2 u% J8 ]│      11-3 进行预测.mp4
" t$ G( H* p7 `. K8 C/ }│      ( [4 `9 L+ h  I; \, c+ d5 q) s
& V' X9 m2 g; O* j1 n├─第12章 基于迁移学习的图像分类器：商标识别
" k( s# t/ ^* [8 ]% {6 j│      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
5 E5 |* J) v! k, C+ A% x│      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
: n7 ^8 {' ?9 t- D' v0 _│      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
+ s7 v! \6 q( n/ i3 ], W) u' 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】
  i' G+ w* N3 Z2 Z6 L│      
├─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
. K1 Q2 ]* X& P$ h│      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
│      13-2 加载预训练语音识别模型.mp4
│      13-3 进行语音识别.mp4
│      
├─第14章 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图
9 [" K. V0 \6 l& K' Y0 `│      14-1 基于迁移学习的语音识别器：声控轮播图.mp4
│      14-2 在浏览器中收集中文语音训练数据.mp48 ]' W/ l. m0 V, [
: Q- Q1 r3 }5 r│      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
│      14-5 声控轮播图.mp4 java8.com
│      ' B: }. D3 ~/ h& Q
4 b* G- T7 A3 `/ d$ O. e├─第15章 Python 与 JavaScript 模型互转1 J1 V3 n* v( h: R4 M2 m( z# C# r
( O) B" `$ \' t; s! V3 [+ e│      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
$ l0 l4 E: b* T1 G│      15-4 JavaScript 模型的互转：分片、量化、加速.mp4& T8 y/ ], r6 U$ _( D3 I
1 t  @8 B  j9 n3 ^. x" z7 c/ M! X│      
└─第16章 课程总结- E' D2 b4 o3 S7 d- Q5 z) s
1 e) V' P# X( z% U; V2 {; @9 W        16-1 -回顾与总结.mp4

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