课程介绍：
随着人工智能浪潮的兴起，机器学习越来越受到人们的宠爱。本课程通过使用TensorFlow开发验证码图像识别项目，让你掌握TensorFlow的核心编码基础，以及学会使用TensorFlow对机器学习模型开发进行选择，调优及可视化评估分析。
课程目录：
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第1章 课程介绍12 节 | 70分钟
介绍机器学习的背景，介绍tensorflow的背景，介绍课程python，numpy，virtualenv等前置学习内容，安装tensorflow
- 视频：1-1 导学 (07:50)
- 视频：1-2 课程安排 (05:03)
- 视频：1-3 深度学习背景 (04:05)
- 视频：1-4 tensorflow优势 (03:20)
- 视频：1-5 开发环境 (05:38)
- 视频：1-6 virtualenv简介 (06:47)
- 视频：1-7 python常用操作 (11:49)
- 视频：1-8 numpy常用操作01 (00:55)
- 视频：1-9 numpy常用操作02 (11:29)
- 视频：1-10 Mac下TensorFlow安装 (06:40)
- 视频：1-11 Windows下TensorFlow安装 (01:48)
- 视频：1-12 ubuntu下TensorFlow安装 (04:16)
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第2章 TensorFlow原理与核心api18 节 | 125分钟
本章节会中重点讲解tensorflow基础 ：tensorflow原理、核心api以及重要函数。并且会对验证码识别项目进行分析。
- 视频：2-1 Tensorflow原理 (02:17)
- 视频：2-2 TensorFlow核心api1 (07:54)
- 视频：2-3 TensorFlow核心api2 (06:33)
- 视频：2-4 tensorflow基础函数01 (12:38)
- 视频：2-5 tensorflow基础函数02 (06:17)
- 视频：2-6 tensorflow基础函数03 (11:08)
- 视频：2-7 可视化学习过程 (15:46)
- 视频：2-8 逻辑回归01 (05:14)
- 视频：2-9 逻辑回归02 (08:14)
- 视频：2-10 逻辑回归03 (02:10)
- 视频：2-11 损失函数01 (03:43)
- 视频：2-12 损失函数02 (03:42)
- 视频：2-13 损失函数03 (02:29)
- 视频：2-14 梯度下降01 (03:20)
- 视频：2-15 梯度下降02 (10:20)
- 视频：2-16 验证码识别问题分析 (02:15)
- 视频：2-17 验证码生成程序分析01 (01:10)
- 视频：2-18 验证码生成程序分析02 (19:29)
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第3章 逻辑回归模型与线性回归模型8 节 | 80分钟
逻辑回归模型简介，学习损失函数，和梯度下降方法，使用逻辑回归进行验证码识别。
- 视频：3-1 逻辑回归模型01 (06:08)
- 视频：3-2 逻辑回归模型02 (12:11)
- 视频：3-3 逻辑回归模型训练和评价01 (09:07)
- 视频：3-4 逻辑回归模型训练和评价02 (11:53)
- 视频：3-5 线性回归模型01 (06:46)
- 视频：3-6 线性回归模型02 (12:37)
- 视频：3-7 线性回归模型03 (07:07)
- 视频：3-8 线性回归模型04 (14:06)
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第4章 全连接神经网络7 节 | 38分钟
全连接神经网络模型简介，学习ReLU函数，使用全连接神经网络进行验证码识别。
- 视频：4-1 神经网络简介 (08:41)
- 视频：4-2 全连接神经网络01 (00:45)
- 视频：4-3 全连接神经网络02 (05:47)
- 视频：4-4 ReLU激励函数01 (01:27)
- 视频：4-5 ReLU激励函数02 (03:13)
- 视频：4-6 全连接模型01 (09:02)
- 视频：4-7 全连接模型02 (08:58)
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第5章 卷积神经网络21 节 | 111分钟
卷积神经网络模型简介，学习卷积，池化得运算，学会使用的dropout，使用全连接神经网络进行验证码识别。
- 视频：5-1 卷积神经网络简介01 (01:55)
- 视频：5-2 卷积神经网络简介02 (03:26)
- 视频：5-3 卷积层01 (05:32)
- 视频：5-4 卷积层02 (11:07)
- 视频：5-5 卷积层03 (08:07)
- 视频：5-6 卷积层04 (08:47)
- 视频：5-7 卷积层05 (05:41)
- 视频：5-8 池化层01 (02:43)
- 视频：5-9 池化层02 (03:51)
- 视频：5-10 池化层03 (06:58)
- 视频：5-11 Dropout01 (02:20)
- 视频：5-12 Dropout02 (05:28)
- 视频：5-13 卷积神经网络搭建01 (01:41)
- 视频：5-14 卷积神经网络搭建02 (17:53)
- 视频：5-15 卷积神经网络搭建03 (03:20)
- 视频：5-16 卷积神经网络搭建04 (02:05)
- 视频：5-17 卷积神经网络搭建05 (01:42)
- 视频：5-18 卷积神经网络训练01 (00:39)
- 视频：5-19 卷积神经网络训练02 (07:16)
- 视频：5-20 卷积神经网络训练03 (04:33)
- 视频：5-21 卷积神经网络训练04 (04:47)
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第6章 课程总结5 节 | 37分钟
回归课程内容，总结模型发展过程，对行业进行展望。
- 视频：6-1 课程回顾01 (09:17)
- 视频：6-2 课程回顾02 (09:22)
- 视频：6-3 课程回顾03 (03:18)
- 视频：6-4 行业展望01 (07:07)
- 视频：6-5 行业展望02 (07:32)
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常见问题
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