《TensorFlow：从入门到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列实践课程，由吴恩达老师参与开发并执教，目的在于帮助大家了解：
- 如何在 TensorFlow 中构建机器学习模型
- 利用深度神经网络和卷积神经网络构建图像识别算法了解
- 如何在移动设备和网络上部署模型
- 学习图像识别以外的物体检测、文本识别等，进入等
- 扩展针对自定义学习/训练的基本 API
除了吴恩达老师，该课程的另一重量级教师为 Laurence Moroney 博士。
该课程分四周进行，课程安排为：
- 第一周：介绍一种新的编程范式
- 第二周：计算机视觉简介
- 第三周：利用卷积神经网络增强计算机视觉
- 第四周：利用真实世界的图像
《TensorFlow 深度学习简介》则是优达学城的免费课程，它自 2016 年推出以来，目前已有超过 40 万名学生参加，而今天则正式成为 Deeplearning.ai TensorFlow 系列课程的一部分。该课程从实践的角度讲解了软件深度学习知识，以及在移动设备、云端和浏览器上实际运行 TensorFlow 模型，让学生掌握创建 AI 应用所需的所有技能。
该课程目前已经更新了 4 堂课，分别为：第一堂课：课程大纲介绍；第二堂课：机器学习简介；第三堂课：训练 MNIST 模型；第四堂课：CNN 简介。目前，该 4 堂课已全部上线，而第 5 堂课则还未更新。
本文转载自公众号 AI 科技评论，原文地址
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