Tensorflow 2 & KerasDeep Learning & Artificial Intelligence
🤖 推荐使用TensorFlow 2和Keras进行深度学习和人工智能开发 🧠。这两个工具可以帮助开发者高效地构建和训练神经网络，实现各种AI应用。

课程地址：https://xueshu.fun/1180

课程内容

📈本课程涵盖多个项目，包括 MNIST 数字分类、MNIST 时尚数据分类、猫狗图像分类、面部表情识别、叶病识别、使用 Keras 使用 DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成图像、使用 Keras 去噪自动编码器、TensorFlow，以及深度学习等。🔍

此外，生成式深度学习——神经风格迁移也包括在本课程中。🌪️

每一堂课都有相关笔记和代码文件供参考。📝💻

Tensorflow 是一个开源的机器库，也是深度学习最广泛应用的框架之一。🤖

谷歌发布了他们的 TensorFlow 深度学习库（TensorFlow 2）的新版本，直接集成了 Keras API，并将该接口推广为平台上深度学习开发的默认或标准接口。🗂️🚀

本课程包括多个主题：✨

• 从零开始全面理解TensorFlow 2.0（谷歌的深度学习框架）
• 快速构建基于Tensorflow 2的模型的Keras API
• 了解神经网络的工作原理
• 反向传播、前向传播、梯度下降的基础知识
• 人工神经网络 (ANN)的讲解
• 卷积神经网络 (CNN)的概述
• 使用卷积神经网络执行图像分类
• 图像识别的介绍
• 递归神经网络 (RNN)的解析
• 迁移学习如何使用
• 使用 TensorFlow 创建生成对抗网络 (GAN)
• 汽车编码器的使用
• 自然语言处理简介
• 使用 Numpy、Pandas 进行数据分析和使用 Matplotlib 进行数据可视化。

🏷️标签: 深度学习, TensorFlow, Keras, 机器学习, 神经网络,数据可视化, 数据分析。