欢迎来到TensorFlow机器学习课程！本教程将带你从零开始掌握AI模型开发，包含实战项目与完整代码示例。🎯

🧠 课程亮点

  • 新手友好：从Python环境搭建到第一个神经网络，全程图解
  • 实战驱动：包含MNIST手写识别、房价预测等经典案例
  • 进阶专题：涵盖迁移学习、模型优化等高阶主题
  • 实时更新：同步TensorFlow 2.x最新特性与API

📚 学习路径

  1. 基础篇
    🔗 点击查看TensorFlow安装指南

    TensorFlow_logo

  2. 实战篇

    • 📌 使用Keras构建CNN图像分类器
    • 📌 用TF Dataset处理结构化数据
    • 📌 模型训练可视化（TensorBoard使用教程）
    machine_learning

  3. 进阶篇

    • 🔄 模型量化与部署优化
    • 🧪 自定义训练循环与回调函数
    • 🌐 TensorFlow Serving实战
    deep_learning

📝 课程资源

💡 小贴士：建议配合 TensorFlow Playground进行可视化学习，直观理解神经网络运作原理

📌 本周重点

# 示例代码：MNIST分类
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

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