點擊下載：Tensorflow深度學習入門與實戰（全新2.0版本）提取碼: 3pf7
本課程用通俗易懂的實體，系統講解了Tensorflow2.0的使用，是目前比較簡明易懂、最新最系統的 Tensorflow 2.0 教程，沒有之一，
TensorFlow?是一個基于資料流編程（dataflow programming）的符號數學系統，被廣泛應用于各類機器學習（machine learning）演算法的編程實作，其前身是谷歌的神經網路演算法庫DistBelief ，
Tensorflow擁有多層級結構，可部署于各類服務器、PC終端和網頁并支持GPU和TPU高性能數值計算，被廣泛應用于谷歌內部的產品開發和各領域的科學研究 ，
TensorFlow由谷歌人工智能團隊谷歌大腦（Google Brain）開發和維護，擁有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在內的多個專案以及各類應用程式介面（Application Programming Interface, API） ，
自2015年11月9日起，TensorFlow依據阿帕奇授權協議（Apache 2.0 open source license）開放源代碼
輕松地構建模型
TensorFlow 提供多個抽象級別，因此您可以根據自己的需求選擇合適的級別，您可以使用高階 Keras API 構建和訓練模型，該 API 讓您能夠輕松地開始使用 TensorFlow 和機器學習，
如果您需要更高的靈活性，則可以借助即刻執行環境進行快速迭代和直觀的除錯，對于大型機器學習訓練任務，您可以使用 Distribution Strategy API 在不同的硬體配置上進行分布式訓練，而無需更改模型定義，
隨時隨地進行可靠的機器學習生產
TensorFlow 始終提供直接的生產途徑，不管是在服務器、邊緣設備還是網路上，TensorFlow 都可以助您輕松地訓練和部署模型，無論您使用何種語言或平臺，
如果您需要完整的生產型機器學習流水線，請使用 TensorFlow Extended (TFX)，要在移動設備和邊緣設備上進行推斷，請使用 TensorFlow Lite，請使用 TensorFlow.js 在 JavaScript 環境中訓練和部署模型，
強大的研究實驗
構建和訓練先進的模型，并且不會降低速度或性能，借助 Keras Functional API 和 Model Subclassing API 等功能，TensorFlow 可以助您靈活地創建復雜拓撲并實作相關控制，為了輕松地設計原型并快速進行除錯，請使用即刻執行環境，
TensorFlow 還支持強大的附加庫和模型生態系統以供您開展實驗，包括 Ragged Tensors、TensorFlow Probability、Tensor2Tensor 和 BERT，
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