课程介绍：
人工智能和深度学习在当今世界呈指数级增长。人工智能和深度学习有多种应用，例如自动驾驶汽车，聊天机器人，图像识别，虚拟辅助，ALEXA等…通过本课程，您将以简单的方式了解深度学习的复杂性，并且将全面了解Google的TensorFlow 2.0框架。在TensorFlow 2.0中，无论您是专家还是初学者，都可以从零安装开始编码，在本课程中，您将学习深度学习算法的端到端实施。
|新| h264，yuv420p，1280×720 |英语，44100 Hz，2个通道| 14h 3,400万| 6 GB
您将学到什么
深入理解Scratch深度学习框架
从头构建人工神经网络
用于二值数据分类的人工神经网络
从头开始构建卷积神经网络
卷积神经网络在图像分类中的应用
用于数字识别的卷积神经网络
卷积神经网络在乳腺癌检测中的应用
用于预测分析的卷积神经网络
卷积神经网络在欺诈检测中的应用
从头构建递归神经网络（ANNs）
LSTM和GRU
与LSTM和GRU审查分类
用于图像分类的LSTM和GRU
基于RNN和LSTM的谷歌股价预测
迁移学习
自然语言处理
Numpy 速成课程（数据分析）
Pandas 速成班（资料分析）
Matplotlib速成课程（数据可视化）
要求
Python编程基础
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