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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
开课地址：【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站) 【武汉分部】：佳源大厦【成都分部】：领馆区1号【沈阳分部】：沈阳理工大学【郑州分部】：锦华大厦【石家庄分部】：瑞景大厦【北京分部】：北京中山学院 【南京分部】：金港大厦
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| 实验设备 |
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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- 更适合程序员的TensorFlow入门课程
- 第一章：TensorFlow的简介与安装
- 第二章：TensorFlow实现线性回归模型
- 第三章：TensorFlow实现逻辑回归模型
- 第四章：TensorFlow构建神经网络
- 第五章：TensorFlow项目实战-验证码识别
- 用最简单最形象的方式，让大家快速的入门TensorFlow
第1章TensorFlow简介与安装
1-1TensorFlow简介
1-2TensorFlow安装
第2章TensorFlow实现线性回归模型
2-1线性回归概念及基本原理
2-2线性回归使用到的TensorFlow语法
2-3线性回归的代码实现
2-4线性回归数学推导-矩阵转换
2-5线性回归数学推导-误差值分析
2-6线性回归数学推导-似然函数
2-7线性回归数学推导-最小二乘
第3章TensorFlow实现逻辑回归模型
3-1Mnist数据集介绍与获取
3-2逻辑回归使用到的TensorFlow语法
3-3逻辑回归的代码实现
第4章TensorFlow构建神经网络
4-1卷积神经网络(CNN)简介
4-2卷积神经网络代码实现
4-3循环神经网络(RNN)简介
4-4循环神经网络(RNN)代码实现
4-5神经网络模型的保存和读取
第5章Tensorflow项目实战-验证码识别
5-1验证码数据生成与处理
5-2验证码识别的代码实现开始学习
验证码识别的代码实现
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