深入探讨《使用 TensorFlow 2 定制你的模型》课程——值得推荐的深度学习课程

课程概述

欢迎加入这门《使用 TensorFlow 2 定制你的模型》的课程！这门课程旨在深化您对 TensorFlow 的知识和技能，使您能够为各种应用程序开发完全定制的深度学习模型和工作流程。

课程将带您使用 TensorFlow 的低级 API 来开发复杂的模型架构、完全自定义的层以及灵活的数据工作流。同时，您还会扩展对 TensorFlow API 的了解，学习序列模型的相关知识。

课程内容包括：

1. Keras 函数式 API

您将学习如何使用功能 API 开发更灵活的模型架构，包括具有多个输入和输出的模型。同时，您还将了解张量和变量以及如何访问和使用模型内的层。编程作业将采用狗猫图像数据集进行迁移学习应用的实践。

2. 数据管道

灵活和高效的数据管道是深度学习模型开发中最基本的部分。您将学习如何使用 Keras 和 tf.data 模块的工具，构建加载、处理、过滤甚至动态增强数据的强大工作流。编程作业将应用这两个集的工具，为 LSUN 和 CIFAR-100 数据集实现数据管道。

3. 序列建模

序列建模任务代表了一类丰富而有趣的问题，涵盖从自然语言任务（如词性标注和情感分析）到财务时间序列的预测，以及语音音频生成等应用。您将学习如何在 TensorFlow 中使用递归神经网络 API，以及一些有用的层类型和处理序列数据的工具。编程作业将开发一个基于莎士比亚数据集的生成语言模型。

4. 模型子类化和自定义训练循环

对于 TensorFlow 的更高级用例，您将获得对深度学习模型设计和行为的较低级控制权，以及训练循环本身。您将学习如何利用模型和层子类化 API 开发完全灵活的模型架构，并使用 TensorFlow 的自动微分工具实施自定义训练循环。编程作业将在此背景下开发深层残差网络。

5. 顶点项目

在本课程中，您已学习到一套强大的工具，用于开发定制的深度学习模型，包括序列数据和灵活的数据管道。顶点项目将把这些概念结合在一起，任务是开发一个将英文翻译成德文的自定义神经网络翻译模型。