欢迎来到TensorFlow实践课程！本课程将带你从基础到实战，掌握如何使用TensorFlow构建和训练深度学习模型。📚💻
课程简介
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。通过本课程，你将：
- 熟悉TensorFlow的核心概念与API
- 实践搭建神经网络模型
- 学习使用数据集进行训练与验证
- 掌握模型优化与部署技巧
学习目标
✅ 掌握TensorFlow的基本操作
✅ 理解深度学习模型的训练流程
✅ 能独立完成图像分类、文本生成等任务
✅ 学习如何通过TensorBoard可视化训练过程
课程大纲
TensorFlow环境搭建
- 安装与配置TensorFlow
- 使用Jupyter Notebook进行实验
神经网络基础
- 层（Layer）与模型（Model）构建
- 激活函数与损失函数选择
实战项目：MNIST手写体识别
- 数据加载与预处理
- 模型训练与评估
- 模型保存与加载
进阶主题：自定义数据集与迁移学习
- 使用TF Dataset API
- 应用预训练模型进行迁移学习
实践项目建议
- 入门练习：尝试用TensorFlow实现一个简单的线性回归模型
- 进阶挑战：使用CIFAR-10数据集训练卷积神经网络
- 扩展阅读：点击了解更多TensorFlow高级功能
小贴士
💡 建议配合官方TensorFlow教程同步学习，效果更佳！
💡 遇到问题可访问社区问答板块寻求帮助