在該項目中，你將使用描述統計學和統計檢驗分析對實驗心理學中的典型現象——斯特魯普效應展開調查，為讀者提供直觀的數據可視化，并根據實驗結果，利用統計推斷得出結論。

　　項目2：探索泰坦尼克號之謎

　　NumPy 與 Pandas 是實現數據科學諸多問題最重要的 Python 庫。

　　在該項目中，你將選擇優達學城提供的泰坦尼克號和棒球運動員中任一數據集，并使用 NumPy 和 Pandas 進行分析，體驗從提出問題到發現成果的整個數據分析過程。

　　項目3：預測未來房價

　　模型的評價指標是機器學習建模過程中非常重要的一環。

　　在該項目中你將利用統計分析工具對觀測數據建立模型，預測新房屋的銷售價格，并評估你的模型的表現好壞。

　　項目 4： 你的第一個神經網絡

　　你將學習使用 Numpy ，從零開始搭建你的第一個神經網絡，它將能夠預測共享單車的使用情況。

　　項目 5： 圖片分類

　　卷積神經網絡是目前計算機視覺領域最佳的方法。這些網絡可以檢測和識別圖像中的物體。

　　在這個項目中，你將學習如何在 TensorFlow 中構建卷積神經網絡，并教它學會如何識別與分類圖片中的物體！

　　項目 6： 生成電視劇劇本

　　循環神經網絡特別適合處理序列型數據，如文本、音樂、時間序列數據等。

　　在這個項目中，你將學會使用循環神經網絡生成電視劇臺詞。借助深度學習的力量，你現在也可以是熱門電視劇的編劇！

　　項目 7： 開發翻譯機器人

　　神經網絡是近年來推動機器翻譯發展的重要基石。谷歌翻譯和百度翻譯的最新版本都使用了深度學習架構，可以自動將文本從一種語言翻譯成另一種語言。

　　在這個項目中，你將通過“序列到序列學習”，創造一個可以在你與朋友聊天時即時翻譯的機器人，再也不用擔心語言成為友情的障礙。

　　項目 8： 生成人臉

　　正如 Yann LeCun 所說，生成對抗網絡是深度學習最根本的進步之一。

　　在這個項目中，你將使用生成對抗網絡（GAN）來生成原創的人臉圖像，看看你會“畫”出什么樣的容顏？
 

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