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更多精彩内容请关注微信公众号：「极客起源」，东北大学计算机专业硕士。UnityMarvel创始人，企业内训讲师、IT畅销书作者，CSDN学院讲师，拥有多年软件开发经验和培训经验。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫技术：深入理解原理、技术与开发》，培训企业学员数千人。制作在线课程数千小时。更多视频课程，请访问我的B站：https://space.bilibili.com/477001733
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<span style="font-size:18px;">深度学习和
神经网络隶属于机器学习范畴，但是由于它在行业中应用广泛、研究成果显著，成为当下最热门的研究领域，因此深度学习就作为一门独立的学科被提出来了。</span>
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<span style="font-size:18px;">本课程使用的开发工具为<span style="color:#ff0000;">
TensorFlow2.X</span>，如果你刚接触
TensorFlow2，“墙裂”建议你从
TensorFlow2学起，因为Google团队对其做了<span style="color:#ff0000;">重大调整</span>，它极大降低了开发者学习的门槛，更加简单，易用，开发者更多的应该关注深度学习算法本身。</span>
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<span style="font-size:18px;">本课程知识覆盖全面，项目案例丰富，以项目为导向，通过动态图形展现推理过程，深入浅出，从原理到实践均能很快掌握。</span>
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<span style="font-size:18px;">课程编排如下：</span>
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<span style="font-size:18px;">
神经网络原理（神经元，单层感知器，多层感知器）</span>
</li>
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<span style="font-size:18px;">
TensorFlow2.X基础（环境搭建，常用函数，线性回归实现）</span>
</li>
<li>
<span style="font-size:18px;">全连接
神经网络（前馈
神经网络，全连接
神经网络，
神经网络搭建，手写数字识别，衣物识别）</span>
</li>
<li>
<span style="font-size:18px;">模型优化（模型复杂度，损失函数，学习率，优化器，图片增强，dropout）</span>
</li>
<li>
<span style="font-size:18px;">CNN卷积
神经网络（原理，LeNet5，AlexNet，VGGNet，InceptionNet，ResNet，物品识别）</span>
</li>
<li>
<span style="font-size:18px;">RNN循环
神经网络（原理，LSTM，GRU，股票预测）</span>
</li>
<li>
<span style="font-size:18px;">BP
神经网络（正向传播，反向传播）</span>
</li>
<li>
<span style="font-size:18px;">
实战项目（猫狗大战，人工智能古诗）</span>
</li>
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问：学习本课程需要哪些前置知识？
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答：基本的Python编程知识，对机器学习的线性回归和逻辑回归有简单的认识即可。 课程中会专门开辟一章用于讲解
TensorFlow2的知识，即使没有
TensorFlow编程经验，也能快速掌握。
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<span style="font-size:18px;color:#e53333;"><strong>注意：</strong></span>
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<span style="font-size:18px;"><strong><span style="color:#e53333;">全套数据集和实现代码</span>在<span style="color:#e53333;">第一章的第一个视频</span>位置下载。</strong></span>
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<span style="font-size:18px;"><strong><span style="color:#e53333;">每章的PPT</span>在<span style="color:#e53333;">每章的第一个视频</span>位置下载。</strong></span>
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