Tensorflow2.x版本框架的讲解以及实战案例：通过NN，CNN识别手写数字和识别图形验证码

课程简介：

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有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来，我会及时给予解答的。

本课程是人工智能系列课程中深度学中的部分。

建议可以先学习机器学和深度学部分的知识点，再学习TensorFlow框架的内容，效果会更佳。

机器学相关的课程：

可以先学习第一课，有关numpy,pandas,matpltlib python库，链接为：https://edu.51cto.com/course/23206.html

第二课：机器学中的线性回归，逻辑回归，梯度下降：https://edu.51cto.com/course/23221.html

第三课：机器学中的决策树以及相关的实战案例  链接为：https://edu.51cto.com/course/23223.html

第四课程：人工智能系列课程集成算法，贝叶斯算法，聚类，降维，支持向量机，综合案例开发  链接为：https://edu.51cto.com/course/24206.html

有关深度学相关的课程是：

https://edu.51cto.com/course/24477.html

本课程主要讲解如下内容：

1. TensorFlow2.x框架的下载和安装

2. tensorflow 2.x版本的框架的发展历程

3. TensorFlow2.x版本有哪些升级点

4. tensorflow框架的工作流程

5. 熟悉通过TensorFlow框架如何创建神经网络结构，以及创建卷积神经网络的结构

6. 实战案例：通过TensorFlow框架加载MNIST手写数据集，进行手写数字的识别工作

7. 实战案例：通过TensorFlow框架识别图形验证码的验证码数据