课程导学 开篇语 课程安排 第一讲 人工智能导论 人工智能 未来已来？ 人工智能 未来已来！ 人工智能发展史 跌宕起伏的60+年 第二讲 深度学习简介及开发环境搭建 人工智能、机器学习与深度学习 深度神经网路与深度学习框架 Anaconda和TensorFlow开发环境搭建 第三讲（根据基础选修） 工欲善其事必先利其器：简明Python基础 引言、输出语句Print、变量、数据类型和基本运算 字符串、列表、元组、集合、字典、格式化输出和类型转换 程序结构与控制语句 测试1：Python基础测试 第四讲 磨刀不误砍柴工：TensorFlow 编程基础 TensorFlow的基础概念 TensorFlow的基本运算 TensorBoard可视化初步 （新）TensorFlow 2.0 编程基础 测试2：Tensorflow编程基础单元测试 第五讲 单变量线性回归：TesnsorFlow实战 监督式机器学习的基本术语 线性回归问题TensorFlow实战：初步 线性回归问题TensorFlow实战：进阶 （新）线性回归问题：TensorFlow 2 实践 第六讲 多元线性回归：波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战 波士顿房价预测：数据与问题分析 机器学习中的线性代数基础（根据基础选修） 第一个版本的模型构建 后续版本的持续改进 （新）波士顿房价预测问题：TensorFlow 2 实践 第七讲 MNIST手写数字识别：分类应用入门 MNIST手写数字识别数据解读 分类模型构建与训练 （新）MNIST手写数字识别：TensorFlow 2.0 实践 第八讲 MNIST手写数字识别进阶：多层神经网络与应用 单隐藏层神经网络构建与应用 多层神经网络建模与模型的保存还原 TensorBoard进阶与TensorFlow游乐场 （新）MNIST手写数字识别进阶：TensorFlow 2.0实现 第九讲 泰坦尼克号旅客生存预测：Keras应用实践 泰坦尼克号旅客生存预测案例分析与数据处理 Keras建模与应用 Keras模型训练过程中数据存储与模型恢复 第十讲 图像识别问题：卷积神经网络与应用 从全连接神经网络到卷积神经网络：解决参数太多的问题 卷积神经网络的基本结构 TensorFlow对卷积神经网络的支持 CIFAR-10图像分类案例的TensorFlow卷积神经网络实现 （新）CIFAR10图像分类:TensorFlow2实现 第十一讲 Deep Dream：理解深度神经网络结构及应用 Deep Dream：计算机生成梦幻图像 经典深度神经网络与数据增强 Inception模型文件导入与卷积层分析 Deep Dream图像生成 （新）Deep Dream图像生成：TensorFlow2实现 第十二讲 电影评论情感分析：自然语言处理应用实践 电影评论情感分析案例与IMDB数据集 自然语言处理基础 电影评论情感分析数据处理及建模 循环神经网络及其应用 第十三讲 猫狗大战：迁移学习及应用 猫狗大战案例介绍 tf.data.Dataset数据集 基于VGG16的迁移学习模型构建与应用 TFRecord文件与应用 第十四讲（高阶选修） 生成式对抗网络原理及Tensorflow实现 生成式对抗网络（GAN）的简介 利用GAN生成Fashion-MNIST图像 利用CGAN生成Fashion-MNIST图像 第十五讲（高阶选修） 鸢尾花品种识别：TensorFlow.js应用开发 TensorFlow.js介绍和第一个web程序 IDE和第一个TensorFlow.js程序 TensorFlow.js的核心概念和API介绍 鸢尾花分类案例构建 第十六讲（高阶选修） 花卉识别App：TensorFlow Lite与移动应用开发 TensorFlow Lite介绍和优势特点 花卉识别：TFLite模型重训练和模型转换 花卉识别：安卓App运行TFLite