TensorFlow快速入门与实战:10小时掌握当前流行的深度学习框架[10.48GB]百度网盘下载

TensorFlow快速入门与实战:10小时掌握当前流行的深度学习框架[10.48GB]百度网盘下载

资源为TensorFlow快速入门与实战:10小时掌握当前流行的深度学习框架[10.48GB]百度网盘下载,包含66节视频课程,无需下载即可在线观看。

深度学习是近年来人工智能领域最火的一项技术。在众多的深度学习框架中,TensorFlow 凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性、丰富的语言接口以及支持灵活的模型设计等特点,成为目前最流行的深度学习框架。

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目前,阿里、腾讯、京东、小米、网易、滴滴等国内知名互联网企业以及 Airbnb、Uber、Dropbox 等硅谷明星公司,都在生产环境中大规模地使用 TensorFlow。在谷歌内部,更有超过80%的软件项目采用了TensorFlow。

掌握 TensorFlow 是从事人工智能相关工作的必备技能之一。

而 TensorFlow 的初学者经常会遇到以下问题:

  1. 网上各种教程参差不齐,且各自基于不同的 TensorFlow 版本,完全照着做,难免会遇到各种奇怪的问题,有时候折腾半天都解决不了,越看越焦虑,还浪费时间。
  2. TensorFlow 使用了大量的抽象概念来描述算法模型及其计算过程,譬如张量、操作、占位符、数据流图、会话等。初学者往往难以理解,如果没有详细的指导和点拨,学习起来困难重重。
  3. 由于初学者对 TensorFlow 的模块和架构设计缺乏整体认知,就无法根据自身需求快速学习和应用,容易胡子眉毛一把抓,皱着眉头钻研半天也抓不住重点。

因此,极客时间联合Google Developers Expert彭靖田联合推出《TensorFlow快速入门与实战》这门课程,课程以 TensorFlow 1.12 版本为基础,从 TensorFlow 的发展历程、核心概念开始讲起,并通过四个由浅到深的实战项目练习(提供全部源代码),帮你快速上手 TensorFlow,并能将所学知识应用到工作中,用AI为业务赋能。

资源目录

第一章:TensorFlow初印象 (8讲)

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 (5讲)

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 (11讲)

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 (10讲)

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 (9讲)

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 (8讲)

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 (9讲)

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 (7讲)

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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