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第一章:TensorFlow初印象
- 01 | 课程介绍
- 02 | 课程内容综述
- 03 | 第一章内容概述
- 04 | TensorFlow产生的历史必然性
- 05 | TensorFlow与Jeff Dean的那些事
- 06 | TensorFlow的应用场景
- 07 | TensorFlow的落地应用
- 08 | TensorFlow的发展现状
第二章:TensorFlow初接触
- 09 | 第二章内容概述
- 10 | 搭建你的TensorFlow开发环境
- 11 | Hello TensorFlow
- 12 | 在交互环境中使用TensorFlow
- 13 | 在容器中使用TensorFlow
第三章:TensorFlow基本概念解析
- 14 | 第三章内容概述
- 15 | TensorFlow模块与架构介绍
- 16 | TensorFlow数据流图介绍
- 17 | 张量(Tensor)是什么(上)
- 18 | 张量(Tensor)是什么(下)
- 19 | 变量(Variable)是什么(上)
- 20 | 变量(Variable)是什么(下)
- 21 | 操作(Operation)是什么(上)
- 22 | 操作(Operation)是什么(下)
- 23 | 会话(Session)是什么
- 24 | 优化器(Optimizer)是什么
第四章:实战TensorFlow房价预测
- 25 | 第四章内容概述
- 26 | 房价预测模型的前置知识
- 27 | 房价预测模型介绍
- 28 | 房价预测模型之数据处理
- 29 | 房价预测模型之创建与训练
- 30 | TensorBoard可视化工具介绍
- 31 | 使用TensorBoard可视化数据流图
- 32 | 实战房价预测模型:数据分析与处理
- 33 | 实战房价预测模型:创建与训练
- 34 | 实战房价预测模型:可视化数据流图
第五章:实战TensorFlow手写体数字识别
- 35 | 第五章内容概述
- 36 | 手写体数字数据集MNIST介绍(上)
- 37 | 手写体数字数据集MNIST介绍(下)
- 38 | MNIST Softmax网络介绍(上)
- 39 | MNIST Softmax网络介绍(下)
- 40 | 实战MNIST Softmax网络(上)
- 41 | 实战MNIST Softmax网络(下)
- 42 | MNIST CNN网络介绍
- 43 | 实战MNIST CNN网络
第六章:实战TensorFlow验证码识别
- 44 | 第六章内容概述
- 45 | 准备模型开发环境
- 46 | 生成验证码数据集
- 47 | 输入与输出数据处理
- 48 | 模型结构设计
- 49 | 模型损失函数设计
- 50 | 模型训练过程分析
- 51 | 模型部署与效果演示
第七章:实战TensorFlow人脸识别
- 52 | 第七部分内容介绍
- 53 | 人脸识别问题概述
- 54 | 典型人脸相关数据集介绍
- 55 | 人脸检测算法介绍
- 56 | 人脸识别算法介绍
- 57 | 人脸检测工具介绍
- 58 | 解析FaceNet人脸识别模型
- 59 | 实战FaceNet人脸识别模型
- 60 | 测试与可视化分析
番外篇:TensorFlow社区参与指南
- 61 | 番外篇内容介绍
- 62 | TensorFlow社区介绍
- 63 | TensorFlow生态:TFX
- 64 | TensorFlow生态:Kubeflow
- 65 | 如何参与TensorFlow社区开源贡献
- 66 | ML GDE是TensorFlow社区与开发者的桥梁
- 67 | 课程总结
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