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2023JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战

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发表于 2023-11-22 15:11:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
├─第01章 课程导学' E) k$ h9 x3 C0 y+ x; E
│      1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学.mp4+ }# I  l$ o( L2 x
│      ; w5 H/ s5 Y' }1 N8 X9 A
├─第02章 机器学习与神经网络简介: \) d2 U. R7 h2 G9 G
│      2-1 机器学习简介.mp4+ [4 C2 U; \) R$ Y8 @
│      2-2 神经网络简介.mp4! P0 G1 z% B1 Y/ {" b5 S6 o1 b3 H' m
│      2-3 神经网络的训练.mp4
│      , O% C" s1 d5 m8 N- v' Q
├─第03章 Tensorflow.js 简介' i8 S% Q+ {4 x1 V; }
│      3-1 Tensorflow.js 简介.mp40 g; T5 G1 J. p2 l( e. F: P# t
│      3-2 安装 Tensoflow.js.mp4
│      3-3 为何要用 Tensor.mp4
│      - e/ G# U7 c* l3 z  ^- d" r
├─第04章 线性回归5 F* o+ y( O* X' V
│      4-1 线性回归任务简介.mp4
│      4-2 准备、可视化训练数据.mp4
│      4-3 定义模型结构:单层单个神经元组成的神经网络.mp4+ N+ M; I* d# V' r7 k4 d3 \: ^
│      4-4 损失函数:均方误差.mp4! v  F& w! h8 M' X
│      4-5 优化器:随机梯度下降.mp4
│      4-6 训练模型并可视化训练过程.mp4
│      4-7 进行预测.mp4+ n' `5 `6 @2 e3 z
│      
├─第05章 归一化
│      5-1 归一化任务简介.mp40 s$ X9 G# g+ t; T/ }
│      5-2 归一化训练数据.mp4+ D* R  q  _8 J* b5 Z
│      5-3 训练、预测、反归一化.mp41 g0 z8 b' Z- E* G1 I
│      1 L2 _# R: y- Q4 Y- Y
├─第06章 逻辑回归4 C" x- b' S* T$ A6 K) I. `' y) [
│      6-1 逻辑回归任务简介.mp46 [8 O4 D! ], n& [5 k, M3 K* h
│      6-2 加载二分类数据.mp48 t( U& f3 d. P8 d) o
│      6-3 定义模型结构:带有激活函数的单个神经元.mp4
│      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.mp4% {+ H$ q8 z6 c! }
│      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.mp42 I8 ]; a3 y! G7 W, k
│      ! ~; {8 m( W, c0 I
├─第07章 多层神经网络
│      7-1 多层神经网络任务简介.mp4
│      7-2 加载 XOR 数据集.mp47 S( y) H" m: ]( @2 Q1 s
│      7-3 定义模型结构:多层神经网络.mp4
│      7-4 训练模型并预测.mp4* |% {' f0 C- v. O% Y
│      % H  c+ ]/ `/ K: I  Y, i8 ^
├─第08章 多分类) l. ~7 Z3 x# Y2 D$ l' B5 |
│      8-1 任务简介、主要步骤、前置条件.mp4
│      8-2 加载iris数据集(训练集与验证集).mp40 J# d# A4 ^$ C, z3 Q& ?
│      8-3 定义模型结构:带有softmax的多层神经网络.mp4. J; M1 I! z9 w( V6 d# D, n
│      8-4 训练模型:交叉熵损失函数与准确度度量.mp4
│      8-5 多分类预测方法.mp45 x; j! O/ Q0 W, S" e+ n8 Z
│      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
│      5 U6 ]* \3 Q" R2 j
├─第09章 欠拟合与过拟合: v3 v$ j0 A9 D& |6 U/ ?# H
│      9-1 欠拟合与过拟合任务简介.mp4
│      9-2 加载带有噪音的二分类数据集.mp44 D% [6 E( `# }& ~) j" g
│      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.mp43 ^1 _% F2 j1 b, y1 B. O9 T! O
│      9-5 过拟合应对法:早停法、权重衰减、丢弃法.mp4
│      
├─第10章 使用卷积神经网络(CNN)识别手写数字6 ]# E% i5 F# r; T3 J
│      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.mp43 Z/ J1 t" t; u5 p5 q( {- d4 ^
│      10-4 训练模型.mp4. L- S  [) W3 p, \; }# H, e/ d
│      10-5 进行预测.mp4
│      + ^4 Z" O0 K: r. l! S3 E# b/ q6 H
├─第11章 使用预训练模型进行图片分类& T$ B! X+ W$ \, L
│      11-1 使用预训练模型进行图片分类任务简介.mp42 |; X0 \9 d$ r
│      11-2 加载 MobileNet 模型.mp41 r& f9 A* W% T
│      11-3 进行预测.mp4
│      & p/ _4 ?! R) i( b
├─第12章 基于迁移学习的图像分类器:商标识别( C$ d' V2 r; H$ g7 a- ^
│      12-1 基于迁移学习的图像分类器:商标识别任务简介.mp4
│      12-2 加载商标训练数据并可视化.mp4% u+ p% G5 r4 K* ~2 S
│      12-3 定义模型结构:截断模型+双层神经网络.mp4% X/ z6 r8 Q- E
│      12-4 迁移学习下的模型训练.mp4) u2 K& C, u1 t9 c4 W
│      12-5 迁移学习下的模型预测.mp44 F9 X8 c/ z( ^$ }" E
│      12-6 模型的保存和加载【缺】
│      * |- F* x) W; D/ x: F
├─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.mp4
│      13-2 加载预训练语音识别模型.mp4+ \- T% W; ]" X- R) d2 I4 I
│      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; x) N1 T* w& X. R0 s  Z) A
│      14-1 基于迁移学习的语音识别器:声控轮播图.mp4) Y1 W7 S. e& n/ F8 W) C: G
│      14-2 在浏览器中收集中文语音训练数据.mp4
│      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
│      14-5 声控轮播图.mp4" W5 k2 R- \; o- R- ?$ o  t' R8 y
│      # y* B5 W$ X* v2 s! n
├─第15章 Python 与 JavaScript 模型互转
│      15-1 Python 与 JavaScript 模型互转任务简介.mp4
│      15-2 安装 Tensorflow.js Converter.mp45 m6 g$ T0 Y, S
│      15-3 Python 与 JavaScript 模型互转.mp42 u: U' N2 O5 [0 U$ x+ s
│      15-4 JavaScript 模型的互转:分片、量化、加速.mp4
│      ) l" o- M+ m- o. p, s
└─第16章 课程总结
        16-1 -回顾与总结.mp4

+ ]* w" z  @/ D
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