课程内容为《TensorFlow in Practice 专项课程》，主要教授如何使用TensorFlow搭建深度学习模型。

学了很多理论，常常胸有成竹，但是一遇到复现，就各种问题都跳了出来。所以静下心来，好好学习一门工具是非常有必要的，所谓工欲善其事必先利其器。网上的资料很分散，而且常常带有个人的代码风格，TF的版本也不统一，因此跟着Coursera的课走，会省心很多。

之所以会下定决心好好学学基础，是因为看到 小土刀 写了Stanford cs20 的学习笔记，他都肯静下心来好好学习，我为什么不呢？所以，我想以他为榜样，模仿他的风格，来记录我的学习过程。因为是模仿，所以肯定会有很多借鉴。

我对这一系列的学习笔记，定位是学习记录，而不是有价值的学习资料。所以不求能够帮助到别人，只为能够帮助自己将所学总结起来而已。

更新历史

• 2019.10.29 完成初稿，增加「TF01-01 TensorFlow快速入门」 和 「TF01-02 初识机器学习与计算机视觉」
• 2019.10.31 增加「TF01-03 卷积神经网络与复杂数据集」，完成Course 1

文章索引

• Course1 - Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
  • TF01-01 TensorFlow快速入门
  • TF01-02 初识机器学习与计算机视觉
  • TF01-03 卷积神经网络与复杂数据集

本课程会带来什么收获

• Course1 - Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

  • Learn best practices for using TensorFlow, a popular open-source machine learning framework
  • Build a basic neural network in TensorFlow
  • Train a neural network for a computer vision application
  • Understand how to use convolutions to improve your neural network

课程大纲

• Course1 - Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning

  • Week1 A New Programming Paradigm

    • A primer in machine learning
    • The ‘Hello World’ of neural networks

  • Week2 Introduction to Computer Vision

    • An Introduction to computer vision
    • Writing code to load training data
    • Coding a Computer Vision Neural Network
    • Using Callbacks to control training

  • Week3 Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

    • What are convolutions and pooling?
    • Implementing convolutional layers
    • Implementing pooling layers
    • Improving the Fashion classifier with convolutions

  • Week4 Using Real-world Images

    • Understanding ImageGenerator
    • Defining a ConvNet to use complex images
    • Training the ConvNet with fit_generator
    • Adding automatic validation to test accuracy
    • Exploring the impact of compressing images

  • 结课证书

相关资料

课程主页： Coursera & Bilibili

课程笔记（非官方）

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