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深度学习框架【TensorFlow2】，全面掌握
课程目录
第二章：深度学习算法基础与工具包基本使用31节课4小时26分1个配套素材开始学习
本章节主要讲解神经网络原理、搭建神经网络进行分类和回归任务、卷积神经网络原理和参数解读，掌握深度学习的基本理论和应用技巧。
第三章：图像识别任务实例14节课2小时10分3个配套素材开始学习
通过实例学习图像识别任务，包括猫狗识别、图像数据增强和迁移学习，能够熟练掌握图像识别任务的基本技术和实战应用能力。
第四章：自然语言处理任务实例28节课3小时47分4个配套素材开始学习
本章节探讨递归神经网络与词向量原理、基于TensorFlow实现word2vec、基于RNN模型的文本分类任务、CNN网络应用于文本分类和时间序列预测，带领大家能够熟练掌握自然语言处理任务的基本技术和实战应用能力。
第五章：AI经典模型进阶拓展49节课6小时22分4个配套素材开始学习
本章节涵盖了多个AI经典模型的进阶拓展，包括自然语言处理通用框架BERT的原理解读和应用实例、对抗生成网络实战、基于CycleGan的图像合成以及经典网络架构Resnet的实战。通过本章的学习，你将能够深入探索AI领域的前沿技术和应用，并提升自己的技术能力和实战水平。
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