播妞本次要分享的是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。

课程特色|亮点

1. 用最快地办法入门深度学习

2. 用最简单方式轻松掌握TensorFlow深度学习框架

课程内容介绍

1. 深度学习介绍

a) 深度学习与机器学习的区别

b) 深度学习的应用场景

c) 深度学习框架介绍

2. TensorFlow框架介绍

a) TF数据流图

b) 图与TensorBoard

c) 会话

d) 张量

e) 变量OP

f) 高级API

g) 案例：实现线性回归

3. 数据读取、神经网络

a) 文件读取流程

b) 图片数据

c) 二进制数据

d) TFRecords

e) 神经网络基础

f) 神经网络原理

g) 案例：Mnist手写数字识别

h) 线性神经网络局限性

4. 卷积神经网络

a) 卷积神经网络简介

b) 卷积神经网络原理

c) 案例：CNNMnist手写数字识别

d) 网络结构与优化

e) 实战：验证码图片识别

... ...

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播妞本次要分享的是深度学习的入门课程，主要介绍经典的深度学习框架TensorFlow的使用，IO操作，以及神经网络基础、卷积神经网络的相关知识，并用卷积神经网络原理搭建、设计自己的网络，实现对验证码图片内容的识别。

课程特色|亮点

1. 用最快地办法入门深度学习

2. 用最简单方式轻松掌握TensorFlow深度学习框架

课程内容介绍

1. 深度学习介绍

a) 深度学习与机器学习的区别

b) 深度学习的应用场景

c) 深度学习框架介绍

2. TensorFlow框架介绍

a) TF数据流图

b) 图与TensorBoard

c) 会话

d) 张量

e) 变量OP

f) 高级API

g) 案例：实现线性回归

3. 数据读取、神经网络

a) 文件读取流程

b) 图片数据

c) 二进制数据

d) TFRecords

e) 神经网络基础

f) 神经网络原理

g) 案例：Mnist手写数字识别

h) 线性神经网络局限性

4. 卷积神经网络

a) 卷积神经网络简介

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c) 案例：CNNMnist手写数字识别

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