1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

第1章Anaconda和Tensorflow安裝
1-1Tensorflow簡介
1-2Tensorflow的安裝
1-3Anaconda的安裝
第2章Tensorflow的基礎(chǔ)使用
2-1創(chuàng)建圖-啟動圖
2-2變量
2-3fetch and feed
2-4Tensorflow簡單案例
第3章Tensorflow線性回歸以及分類的簡單使用
3-1非線性回歸
3-2MNIST數(shù)據(jù)集和Softmax講解
3-3MNIST數(shù)據(jù)集分類簡單版本
第4章交叉熵，過擬合，dropout以及各種優(yōu)化器介紹
4-1交叉熵(cross-entropy)
4-2過擬合以及Dropout介紹
4-3優(yōu)化器Optimizer
4-4優(yōu)化器的使用
第5章Tensorboard結(jié)構(gòu)可視化，網(wǎng)絡(luò)運算可視化
5-1第4周作業(yè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
5-2Tensorboard網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5-3Tensorboard網(wǎng)絡(luò)運行
5-4Tensorboard可視化
第6章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
6-1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN介紹
6-2CNN應(yīng)用于MNIST數(shù)據(jù)集分類
第7章遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM，以及LSTM網(wǎng)絡(luò)的使用
7-1第6周作業(yè)調(diào)試CNN結(jié)構(gòu)和運行結(jié)果
7-2遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
7-3長短時記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM
7-4LSTM網(wǎng)絡(luò)程序
LSTM網(wǎng)絡(luò)程序。