深度学习框架Tensorflow学习与应用
课程大纲：第一课 Tensorflow简介，Anaconda安装，Tensorflow的CPU版本安装。
第二课 Tensorflow的基础使用，包括对图(graphs),会话(session),张量(tensor),变量(Variable)的一些解释和操作。
第三课 Tensorflow线性回归以及分类的简单使用。
第四课 softmax，交叉熵(cross-entropy)，dropout以及Tensorflow中各种优化器的介绍。
第五课 卷积神经网络CNN的讲解，以及用CNN解决MNIST分类问题。
第六课 使用Tensorboard进行结构可视化，以及网络运算过程可视化。
第七课 递归神经网络LSTM的讲解，以及LSTM网络的使用。
第八课 保存和载入模型，使用Google的图像识别网络inception-v3进行图像识别。
第九课 Tensorflow的GPU版本安装。设计自己的网络模型，并训练自己的网络模型进行图像识别。
第十课 使用Tensorflow进行验证码识别。
第十一课 Tensorflow在NLP中的使用(一)。
第十二课 Tensorflow在NLP中的使用(二)。
授课时间：本期课程将于8月4日开始。课程持续时间大约为14周。
授课对象：
对深度学习人工智能感兴趣的人，想了解深度学习实践的人。
学习者需要略有python开发和深度学习、神经网络基本原理的基础
课程环境：
Windows10 + Anaconda
收获预期：
掌握Tensorflow和Tensorboard的基本使用，可熟练使用Tensorflow做图像识别及做验证码识别，深度理解和掌握Tensorflow在NLP中的使用
讲师简介：
Ben，一位技术发烧友，拥有多年软件算法开发经验，现任深度学习领域一线工程师，有着丰富的深度学习内训经验和一线实践经验！
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