100023001-TensorFlow快速入门与实战 -

网盘链接：

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