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- 第1 章 ： Tensorflow 简介
- 课时1：为什么学Tensorflow 01:14
- 课时2：Tensorflow 安装 06:23
- 课时3：Tensorflow 例子1 02:28
- 第2 章 ： Tensorflow 基础构架
- 课时4：Tensorflow 处理结构 03:41
- 课时5：Tensorflow 例子2 12:58
- 课时6：Tensorflow Session 会话控制 06:21
- 课时7：Tensorflow Variable 变量 06:10
- 课时8：Tensorflow placeholder 传入值 04:44
- 课时9：Tensorflow 激励函数 activation function 06:27
- 第3 章 ： 建筑我们的第一个神经网络
- 课时10：Tensorflow 例子3 添加神经网络层 07:01
- 课时11：Tensorflow 创建神经网络 18:36
- 课时12：结果可视化 plot result 09:51
- 课时13：Tensorflow 优化器 optimizer 06:23
- 第4 章 ： 可视化好助手 Tensorboard
- 课时14：Tensorboard 运用1 12:29
- 课时15：Tensorboard 运用2 10:33
- 第5 章 ： 高阶内容
- 课时16：Classification 分类学习 14:07
- 课时17：CNN 卷积神经网络 1 12:05
- 课时18：CNN 卷积神经网络 2 11:32
- 课时19：CNN 卷积神经网络 3 20:31
- 课时20：保存神经网络参数 13:11
- 课时21：RNN 循环神经网络 1 14:04
- 课时22： RNN 循环神经网络 2（分类例子） 23:18
- 课时23：RNN 循环神经网络3 (回归例子) 24:58
- 课时24：RNN 循环神经网络4 (回归例子可视化) 05:59
- 课时25： Autoencoder (非监督学习) 11:21
- 课时26：Tensorflow scope 命名方式 17:33
- 课时27：Batch normalization 批标准化 15:23
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授课教师
zzuli 高分子 硕士在读
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