TensorFlow2教程（目录） 第一篇 基本操作 01 Tensor数据类型 02 创建Tensor 03 Tensor索引和切片 04 维度变换 05 Broadcasting 06 数学运算 07 前向传播（张量）- 实战 第二篇 高级操作 08 合并与分割 09 数据统计 10 张量排序 11 填充与复制 12 张量限幅 13 高阶操作 第三篇 神经网络与全连接层 14 数据加载 15 测试（张量）- 实战 16 全连接层 17 输出方式 18 误差计算 第四篇 随机梯度下降 19 梯度下降简介 20 激活函数及其梯度 21 损失函数及其梯度 22 单输出感知机及其梯度 23 多输出感知机及其梯度 24 链式法则 25 反向传播算法 26 函数优化实战 27 手写数字问题实战（层） 28 TensorBoard可视化 第五篇 Keras高层接口 29 Keras高层API 30 自定义层or网络 31 模型加载与保存 32 CIFAR10自定义网络实战 第六篇 过拟合 33 过拟合 第七篇 卷积神经网络CNN 34 什么是卷积 35 卷积神经网络 36 池化与采样 37 CIFAR100与VGG13实战 38 经典卷积网络VGG，GoodLeNet，Inception 39 ResNet，DenseNet 40 ResNet实战 第八篇 循环神经网络RNN 41 序列表示方法 42 循环神经网络层 43 RNNCell使用 44 RNN与情感分类问题实战-加载IMDB数据集 第九篇 自编码器Auto-Encoders 45 无监督学习 46 Auto-Encoders原理 47 Auto-Encodes变种 48 Adversarial Auto-Encoders 49 Reparameterization Trick 50 Variational Auto-Encoders原理 51 Auto-Encoders实战 debugging…… 第十篇 推荐阅读 推荐书单（网课）-人生/编程/Python/机器学习 Python从入门到放弃（目录） 十天快速入门Python（目录） 数据结构与算法-Python/C（目录） Go从入门到放弃（目录） 统计机器学习（目录） TensorFlow2教程（目录） 机器学习（目录） Python能干啥（目录） 考研每日总结 大数据分析和人工智能科普 人工智能（机器学习）学习之路推荐