Keras深度学习：入门、实践及进阶
课时介绍
MNIST数据集共有训练数据60000项、测试数据10000项。MNIST数据集中的每一项数据都由image（数字图像）和label（真实的数字）所组成。
课程介绍
1、介绍机器学习与深度学习的区别及联系，并花一定篇幅介绍了目前主流的深度学习框架。
2、详细介绍了如何安装Python的科学计算环境Anaconda和R语言的IDE工具RStudio，以及如何在Anaconda和RStudio安装TensorFlow和Keras。
3、通过深度学习中的相当于“Hello Word”的入门数据集MNIST为例，介绍如何利用Keras构建深度学习模型。
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