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安装 - 安装TensorFlow

环境搭建 - 安装方式 - CPU 和 GPU 版本选择

环境搭建 - 虚拟环境 - 使用 Anaconda 创建环境

环境搭建 - 验证安装 - 测试 TensorFlow 是否可用

基本概念 - 张量 - 张量的定义与类型

基本概念 - 张量 - 张量的形状与阶数

基本概念 - 计算图 - 静态图与动态图原理

基本概念 - 会话 - 会话的作用与使用

基本语法 - 常量与变量 - 常量的创建与使用

基本语法 - 常量与变量 - 变量的初始化与赋值

基本语法 - 操作符 - 常见算术操作符应用

基本语法 - 操作符 - 逻辑操作符的使用

数据类型 - 数值类型 - 整数与浮点数表示

数据类型 - 字符串类型 - 字符串张量处理

数据类型 - 布尔类型 - 布尔张量的运算

数据读取 - 文本数据 - 读取文本文件内容

数据读取 - 图像数据 - 读取图像文件方法

数据读取 - CSV 数据 - 解析 CSV 文件数据

数据预处理 - 归一化 - 数值数据归一化方法

数据预处理 - 标准化 - 数据标准化操作

数据预处理 - 图像增强 - 图像旋转、翻转等操作

数据预处理 - 分词处理 - 文本数据分词技巧

数据集创建 - 自定义数据集 - 构建自定义数据集

数据集创建 - 内置数据集 - 使用 MNIST 等数据集

数据集操作 - 数据集划分 - 训练集、验证集划分

数据集操作 - 数据集批处理 - 批量处理数据方法

模型基础 - 层的概念 - 神经网络层的作用

模型基础 - 层的类型 - 全连接层、卷积层等

模型构建方式 - 顺序模型 - 顺序堆叠层构建模型

模型构建方式 - 函数式 API - 灵活构建复杂模型

模型构建方式 - 子类化模型 - 自定义模型类

损失函数 - 分类损失 - 交叉熵损失函数原理

损失函数 - 回归损失 - 均方误差损失函数应用

优化器 - 梯度下降 - 基本梯度下降算法

优化器 - 自适应优化器 - Adam、Adagrad 等

评估指标 - 分类指标 - 准确率、召回率等计算

评估指标 - 回归指标 - 均方根误差等评估

神经网络基础 - 神经元模型 - 模拟生物神经元

神经网络基础 - 激活函数 - Sigmoid、ReLU 等

多层感知机 - 结构特点 - 全连接网络结构

多层感知机 - 训练过程 - 前向传播与反向传播

卷积神经网络 - 卷积层 - 卷积操作原理

卷积神经网络 - 池化层 - 最大池化与平均池化

卷积神经网络 - 经典架构 - LeNet、AlexNet 等

循环神经网络 - 基本结构 - 处理序列数据结构

循环神经网络 - 长短期记忆网络 - LSTM 原理

循环神经网络 - 门控循环单元 - GRU 的优势

生成对抗网络 - 生成器与判别器 - 对抗训练机制

生成对抗网络 - 应用场景 - 图像生成等领域

训练流程 - 编译模型 - 指定损失、优化器和指标

训练流程 - 训练模型 - 调用 fit 方法进行训练

训练流程 - 验证模型 - 使用验证集评估效果

过拟合与欠拟合 - 过拟合现象 - 表现与原因分析

过拟合与欠拟合 - 欠拟合现象 - 解决方法探讨

正则化方法 - L1 和 L2 正则化 - 防止过拟合策略

正则化方法 - Dropout - 随机丢弃神经元技术

超参数调优 - 手动调优 - 调整学习率等参数

超参数调优 - 自动化调优 - 使用工具搜索参数

模型保存 - 保存格式 - SavedModel 与 HDF5 格式

模型保存 - 保存内容 - 权重、架构等保存

模型加载 - 加载已保存模型 - 恢复训练状态

模型部署 - 本地部署 - 在本地环境运行模型

模型部署 - 云服务部署 - 使用云计算平台部署

模型部署 - 移动端部署 - 在移动设备上运行模型

TensorBoard - 功能介绍 - 可视化训练过程

TensorBoard - 指标可视化 - 损失、准确率等展示

TensorBoard - 模型结构可视化 - 查看网络架构

Matplotlib - 数据可视化 - 绘制图像、曲线等

Matplotlib - 模型评估可视化 - 绘制混淆矩阵等

分布式训练基础 - 概念与优势 - 提高训练效率

分布式训练基础 - 策略选择 - 同步与异步训练

单机多 GPU 训练 - 数据并行 - 数据分割训练

单机多 GPU 训练 - 模型并行 - 模型分割训练

多机多 GPU 训练 - 集群配置 - 搭建分布式集群

多机多 GPU 训练 - 通信协议 - 使用 gRPC 等协议

强化学习基础 - 基本概念 - 智能体与环境交互

强化学习基础 - 马尔可夫决策过程 - MDP 原理

策略梯度算法 - REINFORCE - 基于策略的学习

策略梯度算法 - Actor - Critic - 结合价值与策略

Q - learning 算法 - 原理与实现 - 基于价值学习

Q - learning 算法 - 深度 Q 网络 - DQN 的改进

强化学习应用 - 游戏领域 - 训练智能体玩游戏

强化学习应用 - 机器人控制 - 控制机器人行动

NLP 基础 - 文本表示 - 词向量与词嵌入技术

NLP 基础 - 语言模型 - 统计语言模型原理

文本分类 - 传统方法 - 基于机器学习分类

文本分类 - 深度学习方法 - 使用 CNN、RNN 分类

情感分析 - 数据预处理 - 文本清洗与标注

情感分析 - 模型构建 - 训练情感分类模型

机器翻译 - 序列到序列模型 - Seq2Seq 原理

机器翻译 - 注意力机制 - 增强翻译效果

问答系统 - 知识图谱 - 构建问答知识基础

问答系统 - 模型实现 - 实现问答交互功能

图像分类 - 数据准备 - 收集与标注图像数据

图像分类 - 模型训练 - 训练分类模型流程

目标检测 - 基本概念 - 检测图像中目标位置

目标检测 - 经典算法 - YOLO、Faster R CNN 等

语义分割 - 任务定义 - 对图像像素分类

语义分割 - 模型架构 - U Net、Mask R CNN 等

图像生成 - 自动编码器 - 图像特征提取与重构

图像生成 - 变分自动编码器 - VAE 原理与应用

人脸识别 - 特征提取 - 提取人脸特征方法

人脸识别 - 模型训练 - 训练人脸识别模型

音频基础 - 音频数据表示 - 波形与频谱特征

音频基础 - 音频文件格式 - WAV、MP3 等解析

语音识别 - 声学模型 - 识别语音信号

语音识别 - 语言模型 - 处理语音文本

语音合成 - 文本到语音 - TTS 技术原理

语音合成 - 合成模型 - 训练合成语音模型

音频分类 - 特征提取 - 提取音频特征向量

音频分类 - 模型训练 - 训练音频分类模型

医疗图像分析 - 数据获取 - 收集医疗影像数据

医疗图像分析 - 疾病诊断 - 辅助诊断疾病

医疗数据挖掘 - 数据预处理 - 清洗医疗数据

医疗数据挖掘 - 预测分析 - 预测疾病风险

药物研发 - 分子表示 - 表示药物分子结构

药物研发 - 活性预测 - 预测药物活性

工业质量检测 - 图像检测 - 检测产品外观缺陷

工业质量检测 - 数据监测 - 监测生产数据异常

智能物流 - 路径规划 - 优化物流配送路径

智能物流 - 需求预测 - 预测物流需求

能源管理 - 负荷预测 - 预测能源负荷

能源管理 - 优化调度 - 优化能源分配

金融风险评估 - 数据特征 - 提取金融风险特征

金融风险评估 - 模型构建 - 构建风险评估模型

股票价格预测 - 数据处理 - 处理股票历史数据

股票价格预测 - 模型训练 - 训练预测模型

客户细分 - 特征工程 - 提取客户特征

客户细分 - 聚类算法 - 对客户进行分类

物理模拟 - 模拟物理过程 - 用模型模拟物理现象

物理模拟 - 参数优化 - 优化物理模型参数

生物信息学 - 基因序列分析 - 分析基因序列数据

生物信息学 - 蛋白质结构预测 - 预测蛋白质结构

天文学 - 天体图像分析 - 分析天文图像数据

天文学 - 天体分类 - 对天体进行分类

可解释性基础 - 重要性 - 理解模型决策原因

可解释性方法 - 特征重要性 - 评估特征影响力

可解释性方法 - 局部解释 - 解释单个预测

可解释性方法 - 全局解释 - 解释模型整体行为

可解释性工具 - LIME - 局部可解释模型

可解释性工具 - SHAP - 统一解释框架

模型安全 - 对抗攻击 - 生成对抗样本攻击模型

模型安全 - 防御策略 - 防御对抗攻击方法

隐私保护 - 差分隐私 - 保护数据隐私技术

隐私保护 - 联邦学习 - 多方协作训练模型

与 PyTorch 集成 - 对比与结合 - 发挥两者优势

与 Scikit - learn 集成 - 利用工具预处理

与 Keras 集成 - 简化开发 - 使用 Keras API