【Udemy中英字幕】Complete Guide to TensorFlow for Deep Learning with Python

使用 Python 进行深度学习的 TensorFlow 完整指南

了解如何使用 Google 的深度学习框架 – TensorFlow 和 Python！用尖端技术解决问题！

讲师：Jose Portilla

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你会学到什么

• 了解神经网络的工作原理
• 使用 Python 从头开始​​构建您自己的神经网络
• 使用 TensorFlow 进行分类和回归任务
• 使用 TensorFlow 通过卷积神经网络进行图像分类
• 使用 TensorFlow 进行循环神经网络的时间序列分析
• 使用 TensorFlow 通过自动编码器解决无监督学习问题
• 了解如何使用 OpenAI Gym 进行强化学习
• 使用 TensorFlow 创建生成对抗网络
• 成为深度学习大师！

本课程包括：

• 14小时点播视频
• 7 篇文章
• 5个可下载资源
• 在手机和电视上访问
• 结业证书

要求

• 一些编程知识（最好是Python）
• 一些基本的数学知识（平均值、标准差等）

描述

欢迎阅读使用 Python 进行深度学习的 TensorFlow 完整指南！

本课程将指导您了解如何使用 Google 的 TensorFlow 框架创建用于深度学习的人工神经网络！本课程旨在以易于理解的方式为您提供有关 Google TensorFlow 框架复杂性的易于理解的指南。其他课程和教程倾向于远离纯 tensorflow，而是使用给用户较少控制的抽象。在这里，我们展示了一门课程，该课程最终可作为按预期使用 TensorFlow 框架的完整指南，同时向您展示深度学习中可用的最新技术！

本课程旨在平衡理论和实际实施，提供完整的 jupyter notebook 代码指南和易于参考的幻灯片和笔记。在此过程中，我们还有大量练习来测试您的新技能！

本课程涵盖各种主题，包括

• 神经网络基础
• TensorFlow 基础知识
• 人工神经网络
• 紧密连接的网络
• 卷积神经网络
• 递归神经网络
• 自动编码器
• 强化学习
• OpenAI 健身房
• 以及更多！

市面上有很多深度学习框架，那么为什么要使用 TensorFlow？

TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，而图边表示它们之间通信的多维数据数组（张量）。灵活的架构允许您使用单个 API 将计算部署到桌面、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。TensorFlow 最初是由谷歌机器智能研究组织内的谷歌大脑团队的研究人员和工程师开发的，目的是进行机器学习和深度神经网络研究，但该系统足够通用，可以适用于广泛的其他领域，例如出色地。

它被世界各地的主要公司使用，包括 Airbnb、Ebay、Dropbox、Snapchat、Twitter、Uber、SAP、高通、IBM、英特尔，当然还有谷歌！

今天就成为机器学习大师！我们课程内见！

本课程适用于：

• 渴望通过 TensorFlow 学习最新深度学习技术的 Python 学生