学习目标：

• 一周掌握 机器学习 入门知识

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学习内容：

1.了解机器学习的基本概念：

• 阅读由 Keras 的创建者 Francois Chollet 编著的《使用 Python进行深度学习》。这本书从程序员的角度介绍了机器学习的基础知识。您可以阅读第 1-4 章，以便从中获得对机器学习的初步了解。

2.深入学习 TensorFlow：

• 学习 Coursera 发布的 TensorFlow 简介或 Udacity 发布的 TensorFlow在深度学习中的应用简介等在线课程。这些课程涵盖了与 Francois 编著的图书中相同的基础知识。
• 探索 DeepLearning.AI TensorFlow 在 AI、机器学习和深度学习中的应用简介课程。

3.基础知识延伸：

• 学习《TensorFlow 开发者》专项课程，了解入门级计算机视觉、NLP 和序列模型的拓展知识。这部分将继续介绍如何使用TensorFlow 构建基本模型，包括图像分类、文本情感分析和生成式算法等。

4.实践：

• 观看 TensorFlow 核心教程，练习在前面学到的概念上。
• 探索更高级的练习，加深对构建机器学习模型时遇到的主要概念和场景的理解。

5.更深入地了解 TensorFlow：

• 回头阅读由 Francois 编著的《使用 Python 进行深度学习》，并完成第 5-9 章的内容。
• 阅读由 Aurélien Géron 编著的《使用 Scikit-Learn、Keras 和 TensorFlow进行机器学习实践》。这本书介绍了如何使用 TensorFlow 2.0 进行机器学习和深度学习。

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学习时间：

• 周一至周五晚上 7 点—晚上9点，白天可以干自己的事。
• 周六至周日上午 9 点-晚上 9 点，可以睡个懒觉。

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在此祝您学业有成。