零基礎學習深度學習框架Tensorflow,從安裝開始到常量、變量、操作數與占位符簡單的算術與矩陣運算,feed與fetch數據使用,梯度下降- BP神經網絡,線性回歸、邏輯回歸,二元分類預測,常用損失函數與激活函數使用,mnist數據集介紹,卷積神經網絡各層詳解與代碼實現,手寫數字識別,驗證碼識別,可視化訓練過程tensorboard的使用等內容,涵蓋了tensorflow全部基礎知識點,課程全程沒有復雜的數學推理但是描述清楚了每個基本概念與數學知識點如梯度流、計算圖、softmax、交叉熵等。是一門專門為程序員準備的深度學習入門課程。




