100023001-TensorFlow快速入门与实战 -

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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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THE END
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