第一周：实现mnist手写数字识别
- 难度：新手入门
- 语言：Python3、TensorFlow2
- 时间：7月25-7月29日
要求：学习如何编写一个完整的深度学习程序，并记录学习所得（详细介绍其中一个知识点、简略介绍两个知识点）
参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 | 第1天（限时免费）
第二周：彩色图片分类
- 难度：新手入门
- 语言：Python3、TensorFlow2
- 时间：8月1-8月5日
要求：
- 学习如何编写一个完整的深度学习程序
- 了解分类彩色图片会灰度图片有什么区别
- 测试集accuracy到达72%
参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）彩色图片分类 | 第2天（限时免费）
第三周：天气识别
- 难度：夯实基础
- 语言：Python3、TensorFlow2
- 时间：8月8-8月12日
要求：
- 本地读取并加载数据，可选择本地图片进行识别
- 如何加速代码训练？
- 测试集accuracy到达91%
数据获取方式：公众号（K同学啊）回复：
DL+5
参考文章：🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）天气识别 | 第5天（限时免费）
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/126163410
版权归原作者 K同学啊 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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