一、课程背景

2015年9月，Google于TensorFlow开源之际，发布了TensorFlow白皮书，介绍了TensorFlow的设计理念和实现方式。现在流行的大部分深度学习框架，都基于所谓的“数据流图”编程模型（又称“计算图”），为我们今后的编程提供了一种可选的编程范式。

二、学习目标

1、了解Tensorflow基本框架。

2、学会Tensorflow的基本应用如优化器使用，Dropout使用等。

3、学会使用Tensorflow中的卷积神经网络CNN以及长短时记忆网络LSTM，学会使用Tensorboard去调试网络。

三、课程对象
市场分析人员，业务分析师，BI工程师

四、课程时间

1-2天（14小时）

五、授课形式

线上录播

六、课程纲要

第一章：Tensorflow基本知识
第二章：MNIST数据集和Softmax讲解
第三章：卷积神经网络CNN介绍、过拟合以及Dropout介绍
第四章：Tensorboard可视化
第五章：CNN应用于MNIST数据集分类
第六章：递归神经网络RNN
第七章：长短时记忆网络LSTM

进入课程：《Tensorflow基础入门+进阶项目系列》
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