TensorFlow快速入门与实战

讲师介绍: Google Developers Expert,《深入理解TensorFlow》作者

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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

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

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

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

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

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

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

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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