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课程介绍
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课程代码在第三节参考资料下载。
2019.02 即将更新 tf.keras 高阶API介绍（极其重要）
2018.11更新官方推荐数据输入模块 tf.data 的使用示例。
2019.01更新使用免费GPU加速运算的介绍。
课程介绍
本课程是关于Tensorflow与深度学习实战的一门课程。本课程讲解Tensorflow中各种概念、操作和使用方法，针对Tensorflow的基础知识，在传统数据分析中应用、CNN和RNN都进行详细讲解，并且给出了丰富的深度学习模型实战。
课程特色
从实战角度出发，用实例讲解了有监督模型、对数几率回归模型（泰坦尼克数据集）、多分类问题（IRIS数据集）、CNN卷积神经网络（mnist手写数据集）、CNN读取机制（猫狗数据集）、CNN保存检查点（猫狗数据集）、数据图像预处理和正则化应用（cifar-10数据集）、批标准化的定义与应用（cifar-10数据集）、RNN循环神经网络的概念、RNN的网络架构（mnist手写数据集）、RNN循环神经网络处理自然语言数据与word2vec的简单应用（美国航空公司Twitter评论数据集）、中文语言预处理与分类（搜狗实验室搜狐新闻数据数据）。
课程目标
通过本课程的学习，您将深刻掌握tensorflow的基础应用方法、基本概念、CNN、RNN的概念和实战应用。
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