如何利用TensorFlow框架构建一个基础的卷积神经网络模型，并用它来识别图像中的物体？请提供一个简单的Python示例代码。

掌握如何使用TensorFlow构建卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要技能。吴恩达教授的深度学习课程深入讲解了这一主题，而《吴恩达深度学习课程完整笔记：实战与证书指南》则提供了详尽的理论和实践知识，非常适合想要系统学习CNN并应用于图像识别任务的读者。

参考资源链接：[吴恩达深度学习课程完整笔记：实战与证书指南](https://wenku.csdn.net/doc/544de3p986?spm=1055.2569.3001.10343)

在构建CNN模型时，首先需要确定网络的架构，包括卷积层、池化层和全连接层等。TensorFlow提供了丰富的API来构建这些层，并将它们组合成完整的神经网络模型。以下是一个使用TensorFlow构建CNN的基本示例，用于识别CIFAR-10数据集中的图像物体：
（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）
在这个示例中，我们首先加载和预处理了CIFAR-10数据集，然后构建了一个简单的CNN模型，其中包含了多个卷积层和池化层，最后通过训练模型来识别图像中的物体。通过调整网络结构和超参数，你可以进一步提高模型的准确性。
完成这个基础项目之后，如果你想进一步扩展你的深度学习技能，可以探索《吴恩达深度学习课程完整笔记：实战与证书指南》中的更高级主题，比如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），以及它们在时间序列预测和自然语言处理中的应用。这本书不仅会加深你对理论的理解，还会提供更多的实战项目来帮助你巩固所学知识，为未来在人工智能领域的职业发展打下坚实的基础。

参考资源链接：[吴恩达深度学习课程完整笔记：实战与证书指南](https://wenku.csdn.net/doc/544de3p986?spm=1055.2569.3001.10343)