经过几年的发展，深度学习方法摧枯拉朽般地超越了传统方法，成为人工智能领域最热门的技术。谷歌、亚马逊、百度、Facebook 纷纷开源了自己的深度学习框架。
而支撑AlphaGo的核心技术架构，TensorFlow，以其一鸣惊人的绝对表现，凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性，自然也成为最流行的深度学习框架。
2015 年 11 月发布至今的三年多时间里，TensorFlow 已逐渐发展为完整的端到端机器学习生态系统，并为机器学习革命提供助力。
TensorFlow 的累计下载次数超过 4,100 万次，拥有 1,800 多名来自世界各地的贡献者。而作为综合性的机器学习平台，TensorFlow 也帮助各种各样的从业者、研究人员，以及新用户构建出色的全新解决方案，以解决 AI 难题。
但TensorFlow的强大远远不止如此，在业界众多公司的追捧和应用中，其语言接口越加丰富，对模型设计的灵活性也足以让它拓展到更多领域。
在3月份召开的开发者峰会上 Google推出了TensorFlow 2.0 alpha 版，这也意味着TensorFlow 2.0 版本的开始，开发者将可以更轻松地完成从数据提取、转换、模型构建、训练、保存到部署的流程。
不仅 Google 在自己的产品线使用 TensorFlow，包括联想、小米、新浪网、京东、360、网易等众多知名企业也都将 TensorFlow 用于其产品和研发，为其用户带来更智能和便捷的体验。
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。最初由Google大脑小组的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究。
举个例子
TensorFlow 可用于训练大规模深度神经网络所需的计算，使用该工具涉及的计算往往复杂而深奥。
为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化， 可视化工具TensorBoard 应运而生。使用 TensorBoard 来展现 TensorFlow 图，绘制图像生成的定量指标图以及显示附加数据（如其中传递的图像）。
而TensorFlow所支持CNN、RNN和LSTM的算法，正是目前Image，Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。
此外，它还可以通过交互式的ipython界面尝试些想法，从而有条理地归置好笔记、代码、可视化等内容。
Google开源了TensorFlow，从而使TensorFlow的影响范围更大，成为全球科学家研究成果、研究人员课题、甚至高中学生作业的核心组成部分。
因此，超级数学建模携手唐老师以Tensorflow作为核心武器，为大家精心准备《Tensorflow实战》系列课程。
唐老师将从基础讲起，并结合热门模型算法详细讲解相关应用领域，包括图像处理、自然语言处理和物体检测与机器翻译。最后还会借助真实数据集进行实战讲解。
相信，每天都能感受到能力的提升！
《Tensorflow实战》系列课程介绍
基础篇（共41学时）
（课程大纲）
《深度学习主流框架-Tensorflow实战》（¥198）
第一章 Tensorflow基本操作（免费试学）
第二章 Tensoflow卷积神经网络（免费试学）
第三章 卷积神经网络实战-猫狗识别
第四章 RNN递归神经网络实战
第五章 致敬经典：ALEXNET网络实战
第六章 Tensorboard可视化展示
第七章 tfrecord制作自己的数据集
第八章 CNN应用于文本分类任务
第九章 resnet残差网络
第十章 验证码识别实战
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即可报名学习
课程特色
学习周期——一个月（学习建议：2小时/周）
课程收益——快速掌握神经网络基础知识；掌握深度学习的主流框架；独立完成项目实战
图像处理篇（共41学时）
（课程大纲）
《Tensorflow实战--图像处理》（¥198）
第一章 对抗生成网络（免费试学）
第二章 风格转换
第三章 高级API实例
第四章 图像补全
第五章 超分辨重构
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即可报名学习
课程特色
学习周期——7天（学习建议：1小时/天）
课程收益——快速掌握相关基础知识和相关算法模型；掌握用Tensorflow进行图像处理的能力；独立完成项目实战
自然语言处理篇（共26学时）
（课程大纲）
《Tensorflow实战--自然语言处理》（¥198）
第一章 word2vec（免费试学）
第二章 LSTM情感分析
第三章 对话机器人
第四章 NLP-相似度模型
第五章 行为识别
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即可报名学习
课程特色
学习周期——4天（学习建议：1小时/天）
课程收益——快速掌握相关基础知识和相关算法模型；掌握用Tensorflow进行自然语言处理的能力；独立完成项目实战
物体检测与机器翻译篇（共29学时）
（课程大纲）
《Tensorflow实战--物体检测与机器翻译》（¥198）
第一章 Faster-rcnn物体检测（免费试学）
第二章 Seq2Seq网络
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即可报名学习
课程特色
学习周期——7天（学习建议：1小时/天）
课程收益——快速掌握相关基础知识和相关算法模型；掌握用Tensorflow进行物体检测与机器翻译的能力；独立完成项目实战
适用群体
Tensorflow零基础使用者（建议先从基础篇学起）
Tensorflow学习者，机器学习、深度学习学习者
科研工作者，特别是打算迈入人工智能领域的工作者
授课老师
作为主讲人，唐老师将把多年的机器学习经验和Python使用技巧分享给大家。因此课程传授的不仅是知识，还有思维和方法。
特别提醒
常见问题解答
①没有基础能学吗？
能学的，但是最好先从基础学起：
若是Python零基础的同学，建议先学习我们的基础课程（
若是Tensorflow零基础的同学，建议先学习系列课的基础篇。
②课程学习平台和上课方式是怎样的？
学习平台——腾讯课堂；
上课方式——报名即可学习（课程均是录播课程）。
③学习过程中有疑问怎么办？
课程均设有专属学习QQ群，报名课程后可进入（微信报名的同学需联系助教进群），老师会在群里及时答疑。
④课程是否提供相关学习资料？
课程均配有对应的课件代码等资料，报名后即可在课程目录或学习群群公告获取。
⑤课程是否有优惠？
系列课中任一篇暂时无优惠活动；
而点击阅读原文报名Tensorflow实战系列课即可享受优惠价。
⑥是否可以开具发票？
报名后请联系助教提供相关信息，包括：课程报名截图、发票信息和邮寄信息，我们会在购课后七天开具发票并邮寄到你手上。
注意事项
①课程咨询交流群：760418232
②课程有疑问或成功报名均请联系助教☟
小七微信：zwjlee001
大鱼QQ：210187565
本文由数据与算法之美整理编辑
部分资料来源TensorFlow中文社区
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