| 教学模块 | 核心技术点 |
|---|---|
| 基础架构 | 计算图构建、张量操作、会话管理 |
| 神经网络 | 卷积网络、循环网络、LSTM实现 |
| 工业应用 | 图像分类、时序预测、自然语言处理 |
Google深度学习框架TensorFlow以其灵活的计算图结构和高效的分布式计算能力，在工业界获得广泛应用。课程重点解析数据流图构建原理，演示如何通过tf.Session实现计算图的执行控制。
完成课程的学习者能够独立完成以下技术实现：
课程涵盖TensorFlow与Keras、TFLearn等高级框架的整合应用，通过实际案例演示如何快速搭建复杂神经网络结构。特别解析TensorBoard可视化工具的使用技巧，实现训练过程的实时监控与参数调优。
