TensorFlow框架入门实战

课程概述
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。本门课程讲带领开发者们深入学习此框架，并快速上手实现手写数字识别案例。

适用人群
1.具备一定的数学基础
2.具备一定的深度学习与神经网络基础
3.从事AI方面工作的开发者
学习收获

1. 掌握TensorFlow基础知识
   2.掌握MNIST数据集的使用
   3.使用前馈神经网络实现数字手写识别
   4.使用CNN卷积神经网络实现数字手写识别
   第 1 部分 基础入门 46 分钟
   第 1 节 TensorFlow简介 23 分钟
   深度学习概述
   TensorFlow基本概念
   TensorFlow的优势
   TensorFlow安装
   TensorFlow基本用法
   第 2 节 MNIST数据集及图像识别简介 23 分钟
   MNIST数据集及数字图像表示
   MNIST数据集初步分析
   图像处理与图像分析基本概念
   第 2 部分 最佳实践 134 分钟
   第 1 节 手写数字识别实战：全连接前馈神经网络 70 分钟
   全连接前馈神经网络概念
   模型一：Softmax分类器 购买后学习
   Tensorboard网络可视化
   模型二：增加两个隐层
   第 2 节 手写数字识别实战：卷积神经网络 64 分钟
   卷积神经网络概念
   TensorFlow实现CNN（一）
   TensorFlow实现CNN（二）
   TensorFlow实现CNN（三）
   对比与总结

TensorFlow框架入门实战
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