课程内容分为理论与实践两大模块。理论模块中通俗易懂地介绍深度学习中各大经典网络架构，并基于TensorFlow2版本进行实例演示，详细讲解网络模型训练方法与策略。在实践模块中将通过真实数据集和实际任务，让学习者掌握如何应用深度学习技术解决实际问题。项目实战涉及图像识别、自然语言处理和对抗生成网络等领域，从简单到复杂带领大家深入学习和应用深度学习技术。
本章节主要介绍TensorFlow2版本的安装和基础操作，带领学习者能够熟练使用TensorFlow环境，并为后续章节的学习做好准备。
1.课程简介与学习心得 2.TensorFlow2版本安装方法 3.TensorFlow2基础操作
本章节主要讲解神经网络原理、搭建神经网络进行分类和回归任务、卷积神经网络原理和参数解读，掌握深度学习的基本理论和应用技巧。
1.神经网络原理解读与整体架构 2.搭建神经网络进行分类与回归任务 3.卷积神经网络原理与参数解读
通过实例学习图像识别任务，包括猫狗识别、图像数据增强和迁移学习，能够熟练掌握图像识别任务的基本技术和实战应用能力。
1.猫狗识别实战 2.图像数据增强实例 3.训练策略-迁移学习实战
本章节探讨递归神经网络与词向量原理、基于TensorFlow实现word2vec、基于RNN模型的文本分类任务、CNN网络应用于文本分类和时间序列预测，带领大家能够熟练掌握自然语言处理任务的基本技术和实战应用能力。
1.递归神经网络与词向量原理解读 2.基于TensorFlow实现word2vec 3.基于RNN模型进行文本分类任务 4.将CNN网络应用于文本分类实战 5.时间序列预测
本章节涵盖了多个AI经典模型的进阶拓展，包括自然语言处理通用框架BERT的原理解读和应用实例、对抗生成网络实战、基于CycleGan的图像合成以及经典网络架构Resnet的实战。通过本章的学习，你将能够深入探索AI领域的前沿技术和应用，并提升自己的技术能力和实战水平。
1.自然语言处理通用框架BERT原理解读 2.谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 3.对抗生成网络实战 4.基于CycleGan开源项目实战图像合成 5.经典网络架构Resnet实战
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