人工智能(Artificial Intelligence)，就像長生不老和星際漫遊一樣，是人類最美好的夢想之一。雖然計算機技術已經取得了長足的進步，但是到目前為止，還沒有一臺電腦能產生"自我"的意識。在人類和大量現成數據的幫助下，電腦可以表現的十分強大，但是離開了這兩者，它甚至都不能分辨一個具體的事物。

自 2006 年以來，機器學習領域，取得了突破性的進展，至於使用技術手段，不僅僅依賴於雲計算對大數據的並行處理能力，而且依賴於算法。這個算法就是Deep Learning。藉助於Deep Learning算法，人類終於找到了如何處理"抽象概念"這個難題的方法。

1、人工智能入門

2、線性迴歸深入和代碼實現

3、梯度下降和過擬合和歸一化

4、邏輯迴歸詳解和應用

5、分類器項目案例和神經網絡算法

6、多分類

7、分類評估-聚類

8、密度聚類-譜聚類

9、深度學習-TensorFlow安裝和實現線性迴歸

10、TensorFlow深入-TensorBoard可視化

11、DNN深度神經網絡手寫圖片識別

12、TensorBoard可視化

13、卷積神經網絡-CNN識別圖片

14、卷積神經網絡深入-AlexNet模型實現

15、Keras深度學習框架

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