# Artificial
Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用
深度学习是人工智能中成长最快的领域，深度学习就是仿真人类神经网络的工作方式，常见的深度学习架构有深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等。
深度学习特别适用于视觉识别、语音识别、自然语言处理、识别癌细胞等领域，目前已经取得非常好的效果。
我们先介绍Keras，这是以Tensorflow为底层的、高级的深度学习链接库，可以很容易地建立深度学习模型，进行训练并使用模型预测，对初学者而言学习门槛较低。等读者熟悉了深度学习模型后，在去学习Tensorflow就轻松很多。
《人工智能》--Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用.zip
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《人工智能》--Tensorflow+Keras深度学习人工智能实践应用.zip （86个子文件） 
第3章 在Windows中安装TensorFlow.ipynb 5KB 第1章 机器学习、深度学习和人工智能的关系.ipynb 8KB LICENSE 34KB 第5章 Kears多层感知器识别手写数字.ipynb 12KB 第6章 Kears卷积神经网络识别手写数字.ipynb 59KB .gitignore 1KB
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