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        1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

• 更適合程序員的TensorFlow入門課程
• 第一章：TensorFlow的簡(jiǎn)介與安裝
• 第二章：TensorFlow實(shí)現(xiàn)線性回歸模型
• 第三章：TensorFlow實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型
• 第四章：TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 第五章：TensorFlow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-驗(yàn)證碼識(shí)別
• 用最簡(jiǎn)單最形象的方式，讓大家快速的入門TensorFlow
  第1章TensorFlow簡(jiǎn)介與安裝
  1-1TensorFlow簡(jiǎn)介
  1-2TensorFlow安裝
  第2章TensorFlow實(shí)現(xiàn)線性回歸模型
  2-1線性回歸概念及基本原理
  2-2線性回歸使用到的TensorFlow語(yǔ)法
  2-3線性回歸的代碼實(shí)現(xiàn)
  2-4線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-矩陣轉(zhuǎn)換
  2-5線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-誤差值分析
  2-6線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-似然函數(shù)
  2-7線性回歸數(shù)學(xué)推導(dǎo)-最小二乘
  第3章TensorFlow實(shí)現(xiàn)邏輯回歸模型
  3-1Mnist數(shù)據(jù)集介紹與獲取
  3-2邏輯回歸使用到的TensorFlow語(yǔ)法
  3-3邏輯回歸的代碼實(shí)現(xiàn)
  第4章TensorFlow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
  4-1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)簡(jiǎn)介
  4-2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼實(shí)現(xiàn)
  4-3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)簡(jiǎn)介
  4-4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)代碼實(shí)現(xiàn)
  4-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的保存和讀取
  第5章Tensorflow項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-驗(yàn)證碼識(shí)別
  5-1驗(yàn)證碼數(shù)據(jù)生成與處理
  5-2驗(yàn)證碼識(shí)別的代碼實(shí)現(xiàn)開(kāi)始學(xué)習(xí)
  驗(yàn)證碼識(shí)別的代碼實(shí)現(xiàn)