神经网络入门

1.机器学习简介

2.深度学习简介

3.神经网络

4.Tensorflow基础

5.神经网络Tensorflow实战

　　1.机器学习简介

　　机器学习是什么？——无序数据转化为价值的方法。

　　机器学习的价值——从数据中抽取规律，并用来预测未来。

　　2.机器学习应用举例

　　分类问题——图像识别 、垃圾邮件识别（球赛电视直播画面的选取）

　　回归问题——股价预测、房价预测

　　排序问题——点击率预估、推荐

　　生成问题——图像生成、图像风格转换、图像文字描述生成

　　3.机器学习应用流程

　　4.机器学习岗位职责

深度学习：

深度学习与机器学习：

深度学习包含的都有哪些算法技术？

目前，深度学习的进展：

神经网络入门

原文：https://www.cnblogs.com/doker/p/11188392.html