欢迎来到「TensorFlow 基础」课程！本课程将带你从零开始掌握 TensorFlow 的核心概念与实践技巧，适合初学者快速入门。🎯

课程概述

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于深度学习、自然语言处理等领域。🧠
通过本课程，你将学习如何使用 TensorFlow 构建、训练和部署模型，掌握张量操作、计算图、Session 等关键知识点。

💡 小贴士：建议搭配深度学习进阶课程进一步提升技能！

🧾 学习目标

  • 熟悉 TensorFlow 的基本架构与核心概念
  • 学会安装与配置 TensorFlow 环境
  • 掌握张量（Tensor）操作与计算图构建
  • 能独立完成简单的模型训练与评估流程
  • 理解优化器与损失函数的作用

📘 课程大纲

  1. TensorFlow 简介
    • 历史与生态
    • 核心组件（如 Keras, TensorFlow Lite）
  2. 环境搭建
    • 安装 TensorFlow（CPU/GPU 版本）
    • 配置 Jupyter Notebook 或 Colab 环境
  3. 张量与操作
    • 创建与操作张量
    • 使用 tf.constant, tf.Variable 等函数
  4. 构建第一个模型
    • 线性回归示例
    • 神经网络基础结构
  5. 训练与评估
    • 损失函数与优化器选择
    • 使用 tf.GradientTape 进行自动微分
  6. 实战项目
    • 手写数字识别（MNIST 数据集）
    • 图像分类基础任务

🛠 实践项目建议

  1. 入门练习
    • 使用 TensorFlow 实现简单的线性回归模型
    • 可参考官方教程
  2. 进阶挑战
    • 构建 CNN 模型进行图像分类
    • 探索使用 Keras API 简化开发流程

📌 扩展阅读

TensorFlow
Tensor_Operation
Model_Structure
Code_Example