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慕K网-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践|299元

后端开发
课程简介

这门课解决什么问题 这是一门以「动手实现」为核心的 TensorFlow 应用实践课,面向的是已经能写 Python、但对深度学习还停留在「调包 + 看结果」阶段的开发者。课程最大的特点在于,它没有把 CNN 卷积神经网络当黑盒讲,而是用连续多个课时带着你从零写一个可运行的卷积网络实现。也就是说,你看到的不是「调用几行高级 API 就能出准确率」的演示,而…

已有 16 人浏览 发布 2026-01-12 更新 2026-10-09

这门课解决什么问题

这是一门以「动手实现」为核心的 TensorFlow 应用实践课,面向的是已经能写 Python、但对深度学习还停留在「调包 + 看结果」阶段的开发者。课程最大的特点在于,它没有把 CNN 卷积神经网络当黑盒讲,而是用连续多个课时带着你从零写一个可运行的卷积网络实现。也就是说,你看到的不是「调用几行高级 API 就能出准确率」的演示,而是每一层卷积、池化、全连接如何组织、数据如何流动、训练过程如何收敛的可运行代码。

课程内容分两条线展开:一条是基础准备,从人工智能需要的基本数学概念(矩阵、导数、梯度这类)到环境搭建和运行时依赖的确认,先把底子垫稳;另一条是主线实战,从整体介绍三大项目成果开始,随后直接切入 CNN 的手写实现。值得强调的是,课程里动手实现 CNN 的部分在资料中占了很重的篇幅,说明讲师并不只满足于让你知道卷积是什么,而是要你自己把网络搭起来并通过训练看到效果。对于「用 TensorFlow 写模型总是报错」「网络结构改了不知道从哪调起」这类常见问题,这门课给了一套可跟练的具体路径。

适合什么基础,先看哪几块

基础要求不高,但有一个硬性前提:你的 Python 语法要过关,至少能看懂循环、函数和类,能用列表或数组做简单的数据切片。如果 numpy 用过一些,对矩阵的 shape 和广播有概念,前几课会非常顺畅。完全没有 Python 经验的人不建议直接从这门课切入,你会把精力耗在语言层面而不是网络结构上。

建议的学习顺序,先看「课程整体介绍」和「项目成果演示」这两部分,它们能让你在动手前清楚知道自己要跑通的三件事分别是什么形态——这是建立目标感最关键的一步。然后不要跳,直接看「软件和知识点简介」与「环境及知识准备」,这部分有个容易忽略的重点:它不只是装个库,还会把后面代码里用到的 API 和运行方式提前做铺垫,跳过这里,后面跑 CNN 代码时遇到版本不匹配、函数签名不一致的问题会很难排查。之后优先投入「动手实现 CNN」的连续课时,这是整套资料的核心,每一小节的代码都是在前一节基础上叠加的,顺着走完才算真正把网络「跑起来」。

学完能独立做什么,资料怎么配合练习

学完之后,你能独立完成的事情大致是:基于 TensorFlow 自己写

课程目录

/104-慕K网-299元-基于Python玩转人工智能最火框架 TensorFlow应用实践/
│├─ 5-21 动手实现cnn卷积神经网络(三).mp4 123.7MB
│├─ 5-22 动手实现cnn卷积神经网络(四)(2).mp4 86.9MB
│├─ 5-23 动手实现cnn卷积神经网络(五).mp4 137.4MB
│├─1-1 课程整体介绍及导学.mp4 63.2MB
│├─1-2 课程简介.mp4 8.6MB
│├─1-3 项目成果演示(三个案例).mp4 39MB
│├─1-4 软件和知识点简介.mp4 5.8MB
│├─2-1 什么是人工智能.mp4 12.3MB
│├─2-1环境及知识准备.mp4 112.4MB
│├─2-2 人工智能前景mp4.mp4 11.9MB
│├─2-3 人工智能需要的基本数学知识.mp4 5.8MB
│├─2-4 人工智能简史.mp4 25.5MB
│├─2-5 ai 机器学习和深度学习的关联.mp4 7.8MB
│├─2-6 什么是机器学习mp4.mp4 55.1MB
│├─2-7 面对ai 我们应有的态度.mp4 15.1MB
│├─2-8 什么是过拟合.mp4 24.7MB
│├─2-9 什么是深度学习.mp4 32.2MB
│├─3-1 什么是tensorflow.mp4 33MB
│├─3-2 tensorflow和其他机器学习库的对比.mp4 275MB
│├─3-3 如何学习tensorflow.mp4 126.1MB
│├─3-4 tensorflow前景.mp4 9.6MB
│├─4-1 如何使用课程提供的虚拟机文件.mp4 42.5MB
│├─4-2 安装virtualbox.mp4 24.3MB
│├─4-3 安装ubuntu.mp4 87.4MB
│├─4-4 配置ubuntu.mp4 61.5MB
│├─4-5 安装python.mp4 24.3MB
│├─4-6 安装tensorflow.mp4 93.8MB
│├─4-7 安装tensorflow.mp4 66.2MB
│├─4-8 安装python类库.mp4 13.7MB
│├─5-1 从helloworld开始.mp4 15.1MB
│├─5-10 可视化利器tensorboard(上).mp4 106MB
│├─5-11 可视化利器tensorboard(下).mp4 84.9MB
│├─5-12 酷炫模拟游乐场playground.mp4 108.3MB
│├─5-13 常用pythonku库matpotlib.mp4 146.6MB
│├─5-14综合小练习:梯度下降解决线性回归(上).mp4 72.9MB
│├─5-15 综合小练习:梯度下降解决线性回归(中).mp4 81.6MB
│├─5-16综合小练习:梯度下降解决线性回归(下) .mp4 104.8MB
│├─5-17 激活函数(上).mp4 59.9MB
│├─5-18 激活函数(下)..mp4 30.8MB
│├─5-19动手实现cnn卷积神经网络(一).mp4 108.5MB
│├─5-2 tensorflow的编程模式.mp4 8.5MB
│├─5-20 动手实现cnn卷积神经网络(二).mp4 109.7MB
│├─5-3 tensorflow的基础结构.mp4 7.5MB
│├─5-4 图和会话.mp4 15.6MB
│├─5-5 python常用库numpy.mp4 100.7MB
│├─5-6 什么是tencor(上).mp4 95.2MB
│├─5-7 什么是tensor(下).mp4 71.1MB
│├─5-8 图和会话原理及案例(上).mp4 93.3MB
│├─5-9图和会话原理及案例(下).mp4 88MB
│├─6-1 背景和知识点简介.mp4 101.1MB
│├─6-2 音乐和数学的联系.mp4 39.8MB
│├─6-3 什么是midi文件.mp4 59.3MB
│├─6-4 配置开发环境.mp4 39.6MB
│├─project.zip 14.4MB
│├─使用须知.txt 63byte
│├─骑摩托车的托马斯.jpg 40.1KB

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