ycliper

Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
Скачать

001.009.005 Project in TensorFlow

Автор: Nur Aiza

Загружено: 2023-05-09

Просмотров: 27

Описание: Welcome to the "Deep Learning CNN - Convolutional Neural Networks with Python" tutorial. In this video, we will be discussing how to build and optimize CNN models using the Python programming language. You will learn about the basics of deep learning, convolutional neural networks, and how to implement and optimize CNN models for image recognition.
This tutorial is suitable for those who have a basic understanding of Python programming and want to learn more about deep learning and CNN. We will provide examples of CNN implementation using Python libraries such as TensorFlow and Keras, as well as explain various techniques and strategies that can improve the performance of CNN models.
Don't miss the opportunity to learn about one of the latest technologies in the field of artificial intelligence. Please visit our video to learn more about "Deep Learning CNN - Convolutional Neural Networks with Python". Don't forget to like, comment, and subscribe for more tutorial videos. Thank you for watching!

Deep Learning CNN - Convolutional Neural Networks with Python

Chapter 9 Transfer Learning
001. What Is Transfer learning
002. Why Transfer Learning
003. ImageNet Challenge
004. Practical Tips
005. Project in TensorFlow
006. Transfer Learning Activity

Donate: paypal.me/chaeroenniza
Reff: https://FreeCourseWeb.com

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
001.009.005  Project in TensorFlow

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио

Похожие видео

© 2025 ycliper. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]