隨著科技的快速發展，5G的熱潮不斷湧現，熱度不斷提高。對於5G技術的價值，三星電子總裁Kim Young-ky表示：“其實它真正解答的是人工智能在日常生活中如何幫助人類這個問題。”
說到智能化，大家可能更不陌生了，比如說阿爾法狗吧。作為第一個擊敗人類圍棋冠軍的人工智能程序，它引起的熱度可是不容忽視！而實現這一切正是智能化計算機的表現，而它的主要工作原理就是深度學習。
深度學習的動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，整個過程就是使用多個處理層對數據進行高層抽象，得到多重非線性變換函數的過程。
雖然深度學習的概念看似高大上，讓人有種莫名的距離感，實際上它在日常生活中隨處可見，其中包括了我們較為熟悉的電影推薦。
說了這麽多，我們要怎麽追逐這股學習潮流呢？唐老師的Python深度學習課程將會為大家解答！
《Python深度學習》課程介紹
（共68學時）
課程大綱
第一章：深度學習概述與計算機視覺挑戰（免費試學）
第二章：深度學習必備基礎知識點
第三章：最優化與反向傳播
第四章：神經網絡整體架構
第五章：案例實戰CIFAR圖像分類任務
第六章：卷積神經網絡基本原理
第七章：卷積參數詳解
第八章：案例實戰CNN網絡
第九章：經典網絡架構與物體檢測任務
第十章：網絡模型訓練技巧
第十一章：深度學習框架Caffe網絡配置
第十二章：Caffe製作數據源
第十三章：Caffe框架小技巧
第十四章：Caffe框架常用工具
第十五章：深度學習框架Tensorflow基本操作
第十六章：Tensorflow框架構造回歸模型
第十七章：Tensorflow神經網絡模型
第十八章：Tensorflow構建CNN網絡
第十九章：Tensorflow加載訓練好的模型
第二十章：Tensorflow構建RNN網絡
第二十一章：深度學習項目實戰-驗證碼識別
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