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    人工智能实践：Tensorflow笔记
    课程类型：选修课
    发布时间：2020-12-30 08:37:11
    主讲教师：
    课程来源：
    建议学分：0.00分
    课程编码：mk000479
    课程介绍
    课程目录
    教师团队
    {1}--第一讲人工智能概述
    s [1.1.1]--1.1-概述 （17分钟）
    s [1.2.1]--1.2-双系统安装 （17分钟）
    s [1.3.1]--1.3-Windows虚拟机安装 （6分钟）
    s [1.4.1]--1.4-MacTensorflow安装 （4分钟）
    s "(1.5.1)--助教的Tensorflow笔记1"
    {2}--第二讲Python语法串讲
    s [2.1.1]--2.1-Linux指令、HelloWorld （6分钟）
    s [2.2.1]--2.2-列表、元组、字典 （9分钟）
    s [2.3.1]--2.3-条件语句 （9分钟）
    s [2.4.1]--2.4-循环语句 （4分钟）
    s [2.5.1]--2.5-turtle模块 （5分钟）
    s [2.6.1]--2.6-函数、模块、包 （5分钟）
    s [2.7.1]--2.7-类、对象、面向对象的编程 （9分钟）
    s [2.8.1]--2.8-文件操作 （5分钟）
    s "(2.9.1)--助教的Tensorflow笔记2"
    {3}--第三讲Tensorflow框架
    s [3.1.1]--3.1-张量、计算图、会话 （9分钟）
    s [3.2.1]--3.2-前向传播 （15分钟）
    s [3.3.1]--3.3-反向传播 （13分钟）
    s "(3.4.1)--助教的Tensorflow笔记3"
    {4}--第四讲神经网络优化
    s [4.1.1]--4.1-损失函数 （19分钟）
    s [4.2.1]--4.2-学习率 （8分钟）
    s [4.3.1]--4.3-滑动平均 （8分钟）
    s [4.4.1]--4.4-正则化 （14分钟）
    s [4.5.1]--4.5-神经网络搭建八股 （11分钟）
    s "(4.6.1)--助教的Tensorflow笔记4"
    {5}--第五讲全连接网络基础
    s [5.1.1]--5.1-MNIST数据 （10分钟）
    s [5.2.1]--5.2-模块化搭建神经网络八股 （3分钟）
    s [5.3.1]--5.3-手写数字识别准确率输出 （8分钟）
    s "(5.4.1)--助教的Tensorflow笔记5"
    {6}--第六讲全连接网络实践
    s [6.1.1]--6.1-输入手写数字图片输出识别结果 （13分钟）
    s [6.2.1]--6.2-制作数据集 （15分钟）
    s "(6.3.1)--助教的Tensorflow笔记6"
    {7}--第七讲卷积网络基础
    s [7.1.1]--7.1-卷积神经网络 （20分钟）
    s [7.2.1]--7.2-lenet5代码讲解 （13分钟）
    s "(7.3.1)--助教的Tensorflow笔记7"
    {8}--第八讲卷积网络实践
    s [8.1.1]--8.1-复现已有的卷积神经网络 （13分钟）
    s [8.2.1]--8.2-用vgg16实现图片识别 （17分钟）
    s "(8.3.1)--助教的Tensorflow笔记8"
    s "(8.4.1)--附：VGGNET论文"
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