人工智能(Artificial Intelligence)，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生"自我"的意识。在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个具体的事物。

自 2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展，至于使用技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是Deep Learning。借助于Deep Learning算法，人类终于找到了如何处理"抽象概念"这个难题的方法。

1、人工智能入门

2、线性回归深入和代码实现

3、梯度下降和过拟合和归一化

4、逻辑回归详解和应用

5、分类器项目案例和神经网络算法

6、多分类

7、分类评估-聚类

8、密度聚类-谱聚类

9、深度学习-TensorFlow安装和实现线性回归

10、TensorFlow深入-TensorBoard可视化

11、DNN深度神经网络手写图片识别

12、TensorBoard可视化

13、卷积神经网络-CNN识别图片

14、卷积神经网络深入-AlexNet模型实现

15、Keras深度学习框架

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