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• 深度學習原理及項目實戰(zhàn)

  眾所周知，人工智能是高級計算智能最寬泛的概念，機器學習是研究人工智能的一個工具，深度學習是機器學習的一個子集，是目前研究領(lǐng)域卓有成效的學習方法。深度學習的框架有很多，而TenforFlow將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法這些平時停留在理論層面的知識，組織成一個平臺框架，集合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個算法函數(shù)組成一個工具箱，讓廣大工程師可以專心建造自己的目標領(lǐng)域的“輪子”，而且TenforFlow是基于Python語言的，極易上手，這些優(yōu)勢迅速吸引了全世界的工程師。

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• TensorFlow的應(yīng)用和實戰(zhàn)

  眾所周知，人工智能是高級計算智能最寬泛的概念，機器學習是研究人工智能的一個工具，深度學習是機器學習的一個子集，是目前研究領(lǐng)域卓有成效的學習方法。深度學習的框架有很多，而TenforFlow將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、算法這些平時停留在理論層面的知識，組織成一個平臺框架，集合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各個算法函數(shù)組成一個工具箱，讓廣大工程師可以專心建造自己的目標領(lǐng)域的“輪子”，而且TenforFlow是基于Python語言的，極易上手，這些優(yōu)勢迅速吸引了全世界的工程師。
  當以統(tǒng)計方法為核心的機器學習方法成為主流后，我們需要的領(lǐng)域知識就相對少了。重要的是做特征工程（feature engineering），然后調(diào)一些參數(shù)，根據(jù)一些領(lǐng)域的經(jīng)驗來不斷提取特征，特征的好壞往往就直接決定了模型的好壞。這種方法的一大缺點是，對文字等抽象領(lǐng)域，特征還相對容易提取，而對語音這種一維時域信號和圖像這種二維空域信號等領(lǐng)域，提取特征就相對困難。
  深度學習的革命性在于，它不需要我們過多地提取特征，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層中，計算機都可以自動學習出特征。為了實現(xiàn)深度學習中運用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，TensorFlow這樣的深度學習開源工具就應(yīng)運而生。我們可以使用它來搭建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這就有點兒類似于PHP開發(fā)當中的CodeIgniter框架，Java開發(fā)當中的SSH三大框架，Python開發(fā)當中的Tornado、Django框架，C++當中的MFC、ACE框架。框架的主要目的就是提供一個工具箱，使開發(fā)時能夠簡化代碼，呈現(xiàn)出來的模型盡可能簡潔易懂。

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• 人工智能圖像識別課程

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• 搜索引擎技術(shù)及其應(yīng)用

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• 從零開始搭建智能推薦體系

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• 如何從零開始訓練一個聊天機器人

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