[好课推荐]人工智能实践：Tensorflow2.0
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官方地址：
中国大学MOOC 北京大学曹建老师
https://www.icourse163.org/course/0809PKU021-1002536002
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课程概述
- 课程梳理出Tensorflow2搭建优化神经网络的八股，带你逐步完善代码，实现图像识别与股票预测。课程以录像形式讲解知识点，以录屏形式分析源代码，通过助教的Tensorflow笔记实现回顾与扩展。内容包括：深度学习、神经网络的基本概念原理和代码实现示例。
课程大纲
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第一讲、讲解神经网络的计算过程，搭建出你的第一个神经网络模型；
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第二讲、讲解神经网络的优化方法，掌握学习率、激活函数、损失函数和正则化的使用，用Python语言写出5种反向传播优化器（SGD、Momentum、Adagrad、RMSProp、Adam）。
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第三讲、分享神经网络的搭建八股，用“六步法”， 不到20行代码，写出手写数字识别训练模型。
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第四讲、对神经网络的八股进行扩展，增加自制数据集、数据增强，断点续训，参数提取和acc/loss可视化，最后实现给图识物的应用程序。
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第五讲、讲解卷积神经网络，用基础CNN、LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet和ResNet实现图像识别。
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第六讲、讲解循环神经网络，用基础RNN、LSTM、GRU实现股票预测。