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{1}-课程简介与开发环境搭建
{2}-深度学习基础和f.keras
{3}-tf.dat输入模块

{4}-计算机视觉卷积神经网络

{5}-卫星图像识别f.data、卷积综合实例

{6}-f.kera高阶AP实例

{7}-Eage模式与自定义训练

{8}-Tensorboard司视化

{9}-自定义训练综合实例与图片增强

{10}一使用预训练网络{迁移学习}

{11}-多输出模型实例

{12}-模型保存与恢复

{13}-图像定位

{14}-自动图运算与GPU使用策略

{15}-图像语义分割

{16}-RNM循环神经网络

{17}-RNN序列预测实例空气污染预测

{18}-使用免费GPU加速训练

{19}-下面的课程为1.x版本课程，感兴趣可以学习

{20}-Tensorflow的简介与安装

{21]-Tensorflow数据流图、张量及数据类型

{22-Tensorflow中的session、占位符和变里

{23}-机器学习基础线性回归模型

{25}-多分类问题-IRIS数据集

{26}-CN卷积神经网络

{27}-CNN卷积神经网络高级应用

{28}-新读取机制： tf.dat模块

{29}-Tensorflow高级API_tlayers模块

{30}-RNN循环神经网络

{31}-练习作业搜狗实验室搜狐新闻数据分类

{32}-附： Anaconda与Jputernotebook安装使用技巧

日月光华-tensorflow资料

日月光华tensorflow2.0深度学习入门与实战
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