畅销Tensorflow深度学习框架搭建CNN卷积神经网络模型，并设计你自己的CNN模型

学习文本数据分析基础概念以及如何应用Python进行文本数据分析与分类任务

学到深度学习理论，更能通过案例学习能提升代码动手能力，能将所学知识迁移到自己实际工作

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认证课学习本课程后，充分理解机器人模型，并具备较好的的ROS建模和仿真能力，熟练调试机器人程序及算法

让学生可以把创意和想法高效的变成现实

畅销学习Python网络爬虫

通过该课程系统、深入、多面地学习深度学习的基础知识点，完成一个手写数字识别案例。

能够让学员熟练掌握数据分析处理库pandas

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从软件安装开始，结合案例学习Tensorflow的基本应用，包括：1、通过理论和编程理解单通道和多通道的卷积操作；2、基于自己的原图自作tfrecords数据集，及结合opencv制作增广的白化处理数据集；3、两个案例分析，其中涉及模型构建分析、训练、模型保存、模型加载进行预测。

基于深度学习框架caffe的验证码识别-项目视频课程，摆脱传统字符分割方法或者OCR识别，而基于深度学习技术实现，获得了极好的效果（在我们的验证码中达到了100%的识别率），学员学完本课程，将能够独立进行验证码识别项目开发，或者汽车牌照识别项目的开发。

学习图像分类、目标检测、语义分割三大计算机视觉任务的模型训练到安卓端部署方法

了解深度学习基本算法以及pytorch的使用

让学生可以把创意和想法高效的变成现实。

带领同学们快速学习机器学习界爆火的强化学习系列并将强化学习与深度学习进行结合，实例演示如何使用DQN网络让AI自己玩游戏！

学习如何使用Python进行时间序列分析与建模工作

让学生可以把创意和想法高效的变成现实

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快速学习如何使用Tensorflow从零开始完成一个实际的项目以及学习如何使用CNN进行文本分类的原理。

能够根据实际项目需求，自己设计出高精度的神经网络模型

学习本课程能快速的了解神经网络的工作原理，提高对神经网络的认识，为深度学习打下基础。

让学员熟悉深度学习在行业中的各种应用，深入理解DNN原理，并能够自己写代码实现复杂的神经网络模型。

游戏案例 + 知识点，采取游戏闯关模式，一步一步解锁python新技能，学习完我们会GET到pyt

帮助零基础想学机器学习和深度学习的同学们快速入门。 本课程是基于机器学习和深度学习基础知识，针对零基础的学员量身打造的一门入门级课程。​课程内部通过具体案例，详细讲解深度学习领域关键知识点，并解释其背后数学原理，让学员不仅知道怎么做，更能知道为什么这么做。

帮助学员快速进阶RabbmitMQ：备份交换器、死信队列、延迟队列、生产者和消费者确认机制

帮助学员快速学习Java入门内容：字符串、正则表达式、扫描输入

帮助学员多面学习与语言无关的通用正则表达式知识，可编写常用的匹配规则，比如电话号码、身份证、邮箱等

主要针对数字产品的仿真APP功能及应用，包含产品背景、仿真模型抽象方法、仿真APP的功能以及仿真

学习RNN与LSTM网络原理，熟练使用Tensorflow进行建模工作。