前两册打好了理论基础，第三册开始动手实践。把损失函数、求导这些抽象概念放进TensorFlow代码里跑一遍，理解会深刻得多。整体分四步：第一，快速熟悉TensorFlow核心知识与Keras接口，不必死记API，边敲边学；第二，以本地手写数字图片为例，讲解如何处理行业数据，将图片转成矩阵输入神经网络；第三，数据就绪后启动训练，系统自动保存结果，无需手动存checkpoint；第四，在实际场景中加载已训练模型，识别未见过的图片，完成全流程闭环。本册适合已学完前两册、希望亲手跑通神经网络的人。若只想了解概念，建议先跳过，等有编程基础再回来。资源包含24节视频：课程介绍、环境安装、TensorFlow基础、独热编码、激活函数、导数运算、参数调整、损失函数、神经网络描述、训练配置、自制数据集引入与实现、数据保存与加载、执行训练、保存与加载成果、处理任意手写图片、看图识数实现等，另附课程资料与mnist数据集压缩包。
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