深度学习是人工神经网络解决复杂问题和商业问题的应用。使用这些技术已经构建了几个实际应用，例如：自动驾驶汽车、新药开发、疾病诊断、自动生成新闻、面部识别、产品推荐、股票价格预测等等！用于解决这些问题的技术是人工神经网络，旨在模拟人脑的工作原理。它们被认为是机器学习领域最先进的技术。

实现此类应用程序最常用的库之一是 Google TensorFlow，它支持人工神经网络的高级架构。还有一个名为 TensorFlow Hub 的存储库，其中包含用于解决多种问题的预训练神经网络，主要在计算机视觉和自然语言处理领域。优点是您无需从头开始训练神经网络！Google 本身提供了数百个现成的模型，因此您只需在自己的项目中加载和使用它们。另一个优点是只需几行代码即可获得结果！

在本课程中，您将对一些可应用于深度学习项目开发的主要 TensorFlow Hub 模型有一个实用的概述！最后，您将拥有使用 TensorFlow Hub 构建可应用于业务问题的复杂解决方案所需的所有工具。请参阅下面您将要实施的项目：

• 五种花的分类

• 检测 80 多种不同的物体

• 使用样式传输创建新图像

• 使用 GAN（生成对抗网络）完成图像的缺失部分

• 识别视频中的操作

• 文本极性分类（正和负）

• 使用问答 （Q&A） 数据集查找相似文档

•  音频分类

所有实施都将使用 Google Colab online 逐步完成，因此您无需担心在自己的计算机上安装和配置工具！有 50 多节课和 7 多个小时的视频！