Deep-Learning-with-TensorFlow-2.0-in-7-Steps:学习图像分类和语言建模

使用TensorFlow 2.0进行7步深度学习 学习图像分类和语言建模 这是出版的的代码存储库。 它包含从头到尾完成视频课程所需的所有支持项目文件。 关于视频课程 图像分类和语言建模是计算的两个领域，如果不实现深度神经网络，计算机将很难解决这两个领域。 您如何识别两个水果或两个单词之间的差异或相似性？ 这对于从电子商务网站到教育软件的各种应用程序都是必需的。 虽然这些任务很简单，但TensorFlow提供了解决这些问题的简要介绍。 在本课程中，您将学习如何使用一种雄心勃勃的方法来以独特且诱人的方式开始使用TensorFlow 2.0，该方法非常适合学习和实施深度学习模型。 您将学习如何开始构建和训练自己的模型以对图像进行分类，以及区分不同的文本。 在较高级别上使用TensorFlow，您将学习实现卷积神经网络（CNN）以及序列网络，例如长短期记忆（LSTM）和递归神经网络（RNN）。 在