如何使用Tensorflow玩轉深度學習？
自 2015 年 11 月 9 號發布之後，TensorFlow 逐漸成為人工智慧領域最廣泛運用的深度學習框架。那麼TensorFlow框架到底是什麼？
TensorFlow 是一個大規模機器學習的開源框架，提供了多種深度神經網路的支持。
不僅 Google 在自己的產品線使用 TensorFlow，包括聯想、小米、新浪網、京東、360、網易等眾多知名企業也都將 TensorFlow 用於其產品和研發，為其用戶帶來更智能和便捷的體驗。
TensorFlow 是一個採用數據流圖（data flow graphs），用於數值計算的開源軟體庫。最初由Google大腦小組的研究員和工程師們開發出來，用於機器學習和深度神經網路方面的研究。
舉個例子
TensorFlow 可用於訓練大規模深度神經網路所需的計算，使用該工具涉及的計算往往複雜而深奧。
為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調試與優化，可視化工具TensorBoard 應運而生。使用 TensorBoard 來展現 TensorFlow 圖，繪製圖像生成的定量指標圖以及顯示附加數據（如其中傳遞的圖像）。
除此之外，TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的演算法，正是目前Image，Speech和NLP最流行的深度神經網路模型。
同時，它還可以通過互動式的ipython界面嘗試些想法，從而有條理地歸置好筆記、代碼等內容。
Google開源了TensorFlow，使得TensorFlow的影響範圍更大，成為全球科學家研究成果、研究人員課題、甚至高中學生作業的核心組成部分。
因此，超級數學建模攜手唐老師以Tensorflow作為核心武器，為大家精心準備《Tensorflow實戰》系列課程。
唐老師將從基礎講起，並結合熱門模型演算法詳細講解相關應用領域，包括圖像處理、自然語言處理和物體檢測與機器翻譯。最後還會藉助真實數據集進行實戰講解。
相信，每天都能感受到能力的提升！
《Tensorflow實戰》系列課程介紹
基礎篇（共41學時）
（課程大綱）
《深度學習主流框架-Tensorflow實戰》（￥198）
第一章 Tensorflow基本操作（免費試學）
第二章 Tensoflow卷積神經網路（免費試學）
第三章 卷積神經網路實戰-貓狗識別
第四章 RNN遞歸神經網路實戰
第五章 致敬經典：ALEXNET網路實戰
第六章 Tensorboard可視化展示
第七章 tfrecord製作自己的數據集
第八章 CNN應用於文本分類任務
第九章 resnet殘差網路
第十章 驗證碼識別實戰
即可報名學習
課程特色
學習周期——一個月（學習建議：2小時/周）
課程收益——快速掌握神經網路基礎知識；掌握深度學習的主流框架；獨立完成項目實戰
圖像處理篇（共41學時）
（課程大綱）
《Tensorflow實戰--圖像處理》（￥198）
第一章 對抗生成網路（免費試學）
第二章 風格轉換
第三章 高級API實例
第四章 圖像補全
第五章 超分辨重構
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