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都有吧资源网推荐：TensorFlow快速入门与实战 10小时掌握当前流行的深度学习框架

都有吧资源网推荐：TensorFlow快速入门与实战 10小时掌握当前流行的深度学习框架

你将获得

  1. 快速掌握 TensorFlow 核心概念和架构；
  2. 熟练进行模型结构设计、训练及测试；
  3. 参数调优及损失函数设计的基本方法；
  4. 四个典型的 TensorFlow 应用场景实战；
  5. 懂得如何更好地为 TensorFlow 社区做贡献。

讲师介绍

彭靖田，Google Developers Expert，加州大学圣迭戈分校访问学者，在美国期间从事深度学习与生物医疗技术的结合研究。毕业于浙江大学竺可桢学院，获计算机科学学士学位。

开源项目 Kubeflow 维护者，TensorFlow 贡献者，曾一度成为TensorFlow社区全球前40的贡献者。国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书《深入理解TensorFlow》作者。

华为公司2012实验室深度学习创始团队成员，联合主导了华为深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。2017年作为技术合伙人加入才云科技，负责AI Cloud，并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。

课程介绍

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。

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。

课程目录

课程清单

  • 01讲课程内容综述.mp4
  • 02讲第一章内容概述.mp4
  • 03讲TensorFlow产生的历史必然性.mp4
  • 04讲TensorFlow与JeffDean的那些事.mp4
  • 05讲TensorFlow的应用场景.mp4
  • 06讲TensorFlow的落地应用.mp4
  • 07讲TensorFlow的发展现状.mp4
  • 08讲第二章内容概述.mp4
  • 09讲搭建你的TensorFlow开发环境.mp4
  • 10讲HelloTensorFlow.mp4
  • 11讲在交互环境中使用TensorFlow.mp4
  • 12讲在容器中使用TensorFlow.mp4
  • 13讲第三章内容概述.mp4
  • 14讲TensorFlow模块与架构介绍.mp4
  • 15讲TensorFlow数据流图介绍.mp4
  • 16讲张量（Tensor）是什么（上）.mp4
  • 17讲张量（Tensor）是什么（下）.mp4
  • 18讲变量（Variable）是什么（上）.mp4
  • 19讲变量（Variable）是什么（下）.mp4
  • 20讲操作（Operation）是什么（上）.mp4
  • 21讲操作（Operation）是什么（下）.mp4
  • 22讲会话（Session）是什么.mp4
  • 23讲优化器（Optimizer）是什么.mp4
  • 24讲第四章内容概述.mp4
  • 25讲房价预测模型的前置知识.mp4
  • 26讲房价预测模型介绍.mp4
  • 27讲房价预测模型之数据处理.mp4
  • 28讲房价预测模型之创建与训练.mp4
  • 29讲TensorBoard可视化工具介绍.mp4
  • 30讲使用TensorBoard可视化数据流图.mp4
  • 31讲实战房价预测模型-数据分析与处理.mp4
  • 32讲实战房价预测模型-创建与训练.mp4
  • 33讲实战房价预测模型-可视化数据流图.mp4
  • 34讲第五章内容概述.mp4
  • 35讲手写体数字数据集MNIST介绍（上）.mp4
  • 36讲手写体数字数据集MNIST介绍（下）.mp4
  • 37讲MNISTSoftmax网络介绍（上）.mp4
  • 38讲MNISTSoftmax网络介绍（下）.mp4
  • 39讲实战MNISTSoftmax网络（上）.mp4
  • 40讲实战MNISTSoftmax网络（下）.mp4
  • 41讲MNISTCNN网络介绍.mp4
  • 42讲实战MNISTCNN网络.mp4
  • 43讲第六章内容概述.mp4
  • 44讲准备模型开发环境.mp4
  • 45讲生成验证码数据集.mp4
  • 46讲输入与输出数据处理.mp4
  • 47讲模型结构设计.mp4
  • 48讲模型损失函数设计.mp4
  • 49讲模型训练过程分析.mp4
  • 50讲模型部署与效果演示.mp4
  • 51讲第七部分内容介绍.mp4
  • 52讲人脸识别问题概述.mp4
  • 53讲典型人脸相关数据集介绍.mp4
  • 54讲人脸检测算法介绍.mp4
  • 55讲人脸识别算法介绍.mp4
  • 56讲人脸检测工具介绍.mp4
  • 57讲解析FaceNet人脸识别模型.mp4
  • 58讲实战FaceNet人脸识别模型.mp4
  • 59讲测试与可视化分析.mp4
  • 60讲番外篇内容介绍.mp4
  • 61讲TensorFlow社区介绍.mp4
  • 62讲TensorFlow生态-TFX.mp4
  • 63讲TensorFlow生态-Kubeflow.mp4
  • 64讲如何参与TensorFlow社区开源贡献.mp4
  • 65讲MLGDE是TensorFlow社区与开发者的桥梁.mp4
  • 66讲课程总结.mp4

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