TensorFlow的深度以及TensorBoard的应用。

简介：
人工智能基础视频教程，为零基础学员精心打造的入门课程，共包含十五个章节，鉴于课程内容庞大，已按章节分批上传。本课程无需任何编程背景即可轻松学习。第一章涵盖人工智能开发的前景展望以及预备知识介绍；第二章深入探讨线性回归及其代码实践；第三章详细阐述梯度下降法、过拟合问题以及数据归一化技术；第四章对逻辑回归进行了全面的解析并探讨了其应用场景；第五章通过实际项目案例，剖析了分类器的原理和神经网络算法的运用；第六章系统讲解多分类、决策树分类和随机森林分类等方法；第七章重点在于分类评估与聚类技术的应用；第八章分别介绍了密度聚类和谱聚类算法；第九章深入探索深度学习的相关知识，包括TensorFlow的安装与实现过程；第十章则进一步剖析TensorFlow的进阶应用，并利用TensorBoard进行可视化分析；第十一章聚焦于深度神经网络中的DNN模型，并通过手写图片识别技术进行实践；第十二章继续利用TensorBoard对模型进行可视化展示；第十三章详细讲解卷积神经网络（CNN）及其在图片识别领域的应用；第十四章深入探讨卷积神经网络的进阶技巧，并以AlexNet模型为例进行学习和理解；最后，第十五章介绍了Keras深度学习框架的使用。