一、总结
一句话总结：
二、Tensorflow2课程介绍
博客对应课程的视频位置：1、课程介绍-范仁义-读书编程笔记
Tensorflow是深度学习比较常用的框架
1、课程特色
1）、简单通俗：以简单通俗易懂为主
怎么简单我们怎么讲
怎么通俗易懂我们怎么讲
2）、需求驱动：以实例驱动为主，以需求驱动为主
也就是根据一个个需求，来讲解解决方案
3）、由浅入深，循序渐进
学起来应该是比较轻松的
2、课程准备知识
不需要什么太多编程知识和数学知识
3、课程内容
全连接网络
卷积神经网络
（1D、2D、3D、深度可分卷积等等）
（LeNet、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet、DenseNet）
循环神经网络（简单RNN层，LSTM层，GRU层）
（双向循环神经网络）
风格迁移
变分自编码器
生成对抗网络
模型集成
深度神经网络的一些调优技巧
等等等等
4、具体例子
主要是网上或者书上的一些常见的例子：
比如
手写数字识别
cifar10、cifar100图片分类
股票预测
文本生成
卡通图像生成
等等等等
5、配套课程
深度学习疑难课程（原理推导、公式推导、底层原理）
机器学习数学疑难（偏数学理论）
其它配套的实例课程
三、其它
风格迁移
变分自编码器
gan：生成对抗网络
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