零基础学习深度学习框架Tensorflow,从安装开始到常量、变量、操作数与占位符简单的算术与矩阵运算,feed与fetch数据使用,梯度下降- BP神经网络,线性回归、逻辑回归,二元分类预测,常用损失函数与激活函数使用,mnist数据集介绍,卷积神经网络各层详解与代码实现,手写数字识别,验证码识别,可视化训练过程tensorboard的使用等内容,涵盖了tensorflow全部基础知识点,课程全程没有复杂的数学推理但是描述清楚了每个基本概念与数学知识点如梯度流、计算图、softmax、交叉熵等。是一门专门为程序员准备的深度学习入门课程。