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結合實際應用舉例和和業界趨勢分析

既有 TensorFlow 的案例，也有高層類庫 Keras 的實踐

主題	內容
1. TensorFlow 入門	- Overview - Graphs and Sessions 圖和會話 1) Tensor 2)Data Flow Graphs 3)Graph and sub-Graph - Distributed Computation 分布式計算
2. TensorFlow Ops 操作符	- Basic operations - Tensor types - Constants and variables - Feeding inputs - TensorBoard
3. Basic Model 基本模型	- Linear regression in TensorFlow - Optimizers - Logistic regression - Loss functions
4. Model Structure 模型結構	- Overall structure of a model in TensorFlow - word2vec - Name scope - Embedding visualization
5. Experiments Management 實驗管理	- tf.train.Saver - tf.summary - Randomization - Data Readers
6. Application 實戰	- AutoEncoder - MLP - CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet） - RNN（LSTM，Bi-RNN） - Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network）