课程背景

Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块。正因为出生自Google，Tensorflow在业界受到了极大的关注，在短短几年间，就已经有很多次版本的更新。这个 Tensorflow 教程 从 Tensorflow 的基础结构开始讲解，直到能手把手教你建立自己的第一个神经网络。在学习的过程中，我们会不断的通过例子对所学的知识进行巩固。比如使用 Tensorflow 搭建卷积神经网络 CNN 来识别图片，搭建循环神经网络 RNN 来预测不断变化的曲线，以及学习使用 Tensorboard 可视化你所搭建的神经网络等等。

结合理论和实践，这一套 Tensorflow 教程是入门到高级的最佳途径了。

课程目的

学完本课程，你能做到

• 了解 Tensorflow 的用法、优点，初步掌握 Tensorflow 的使用方法

课程详情

本课程的内容包括：

• 什么是神经网络

• 为什么选 Tensorflow

• 安装Tensorflow

• 神经网络在干嘛

• Tensorflow的处理结构

• 会话控制

• Variable 变量

• Placehoder 传入值

• 激励函数

• 机器翻译原理简介

• 添加层： add_layer()

• 建造神经网络

• 结果可视化

• 优化器：optimizer

• 网络可视化：Tensorboard 

• Classification 分类学习

• Dropout 解决 过拟合

• 卷积神经网络：CNN 

• 神经网络的保存和读取

• 循环神经网络：RNN

• 回归问题的可视化

• 无监督学习：Autoencoder

• scope 命名方法

• 批标准化：Batch Normalization