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第一章概述
本章为深度学习概述，介绍了人工智能与深度学习的外延与内涵
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●1.1人工智能与深度学习的外延与内涵
介绍人工智能与深度学习的外延与内涵
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第二章人工神经网络
本章主要介绍了人工神经元、感知机和浅层人工神经网咯
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●2.1人工神经元
讲解人工神经元
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●2.2感知机
认知感知机
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●2.3浅层人工神经网络
讲解浅层人工神经网络
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第三章经典深度学习模型
本章主要介绍了经典深度学习模型，包括有卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络
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●3.1卷积神经网络
讲解卷积神经网络
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●3.2循环神经网络
讲解循环神经网络
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●3.3生成对抗网络
讲解生成对抗网络
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第四章 高级深度学习模型与应用
本章介绍了高级深度学习模型与应用，包括有深度学习策略、图像分类和目标检测
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●4.1深度学习策略
介绍深度学习策略
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●4.2深度学习的图像分类
认识深度学习的图像分类
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●4.3深度学习的目标检测
认识深度学习的目标测验
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第五章深度学习编程框架TensorFlow使用
本章主要介绍了深度学习编程框架TensorFlo的使用
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●5.1为什么使用框架
介绍为什么使用框架
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●5.2深度学习框架概述
认识深度学习框架概述
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●5.3tensorflow编程模型其基本用法
讲解tensorflow编程模型其基本用法
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●5.4tensorflow实现深度学习模型设计
讲解tensorflow实现深度学习模型设计
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●5.5tensorflow实现深度学习的训练
认识tensorflow实现深度学习的训练
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第六章深度学习编程框架TensorFlow机理
本章主要介绍了深度学习编程框架TensorFlow机理，包括编程框架机理、TensorFlow计算图机制和系统实现
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●6.1编程框架机理
认识编程框架机理
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●6.2TensorFlow计算图机制（上）
认识TensorFlow计算图机制（上）
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●6.3tensorflow计算图机制（下）
认识tensorflow计算图机制（下）
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●6.4TensorFlow系统实现（上）
讲解TensorFlow系统实现（上）
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●6.5TensorFlow系统实现（下）
讲解TensorFlow系统实现（下）
