欢迎参加 "使用 TensorFlow 2 定制模型 "课程！在本课程中，您将加深对 TensorFlow 的了解并提高使用 TensorFlow 的技能，以便为任何应用开发完全定制的深度学习模型和工作流。您将使用 TensorFlow 中的低级 API 开发复杂的模型架构、完全定制的层和灵活的数据工作流。您还将扩展 TensorFlow API 的知识，将序列模型也包括在内。 您将在研究生助教的指导下，在实际动手编码教程中将学到的概念直接付诸实践。此外，还有一系列自动评分的编程作业供您巩固技能。 课程结束时，您将在 "顶点项目 "中将许多概念融会贯通，从零开始开发一个自定义神经翻译模型。 TensorFlow 是一个开源机器库，也是应用最广泛的深度学习框架之一。TensorFlow 2 的发布标志着产品开发的一步改变，其核心重点是使从初学者到高级水平的所有用户都能轻松使用。

本课程直接承接上一课程《TensorFlow 2 入门》。成功学习本课程所需的其他前提知识包括：熟练掌握 python 编程语言（本课程使用 python 3）、一般机器学习概念知识（如过拟合/欠拟合、监督学习任务、验证、正则化和模型选择），以及深度学习领域的工作知识，包括典型模型架构（MLP、CNN、RNN、ResNet）和迁移学习、数据增强和词嵌入等概念。