TensorFlow 2 項目進階實戰(zhàn) 手把手帶你打通 AI 項目落地全流程網(wǎng)盤

?課程介紹

TensorFlow 2.0 發(fā)布已有一年多，但仍有很大量開發(fā)者不愿從 1.x 升級，或從別的框架遷移過來。事實上，TensorFlow 2 不僅繼承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，還擴展了原有 Keras 所不支持的分布式訓(xùn)練，并整合了 TF 生態(tài)的其他組件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），可有效提升生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性和可維護性。

對學(xué)習(xí)者來說，從工具使用到實戰(zhàn)項目的落地，中間還有很長的路要走，有不少坑要去填。可以說，想要順利落地基于 TensorFlow 2 的 AI 項目，并不是一件容易的事。

因此，我們希望通過本課程來幫助學(xué)員了解 AI 落地的設(shè)計思路和經(jīng)驗，手把手帶你落地一個完整的 AI 項目，知道這個過程中會有哪些坑，如何去避免。同時，你也能通過實戰(zhàn)進一步提升自己的 AI 技術(shù)，達到對 TensorFlow 2 的熟練運用。

TensorFlow 2 項目進階實戰(zhàn) 手把手帶你打通 AI 項目落地全流程課程目錄

01丨課程介紹：AI進階需要落地實戰(zhàn).mp4

02丨內(nèi)容綜述：如何快速效學(xué)習(xí)AI與TensorFlow2.mp4

03丨TensorFlow2新特性.mp4

04丨TensorFlow2核心模塊.mp4

05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4

06丨TensorFlow2落地應(yīng).mp4

07丨TensorFlow2開發(fā)環(huán)境搭建.mp4

08丨TensorFlow2數(shù)據(jù)導(dǎo)入與使.mp4

09丨使用tf.keras.datasets加載數(shù)據(jù).mp4

10丨使用tf.keras管理Sequential模型.mp4

11丨使用tf.keras管理functionalAPI.mp4

12丨FashionMNIST數(shù)據(jù)集介紹.mp4

13丨使用TensorFlow2訓(xùn)練分類網(wǎng)絡(luò).mp4

14丨行業(yè)背景：AI新零售是什么.mp4

15丨用戶需求：線下門店業(yè)績?nèi)绾翁嵘?mp4

16丨長期標(biāo)：貨架數(shù)字化與業(yè)務(wù)智能化.mp4

17丨短期目標(biāo)：自動化陳列審核和促銷管理.mp4

18丨方案設(shè)計：基于深度學(xué)習(xí)的檢測.mp4

19丨方案交付：支持在線識別和API調(diào)用的AI SaaS 已學(xué)完.mp4

20丨基礎(chǔ)：目標(biāo)檢測問題定義與說明.mp4

21丨基礎(chǔ)：深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測中的應(yīng)用.mp4

22丨理論R-CNN系列二階段模型綜述.mp4

23丨理論：YOLO系列一階段模型概述.mp4

24丨應(yīng)用：RetinaNet與FacolLoss帶來了什么.mp4

25丨應(yīng)用：檢測數(shù)據(jù)標(biāo)注方法與流程.mp4

26丨應(yīng)用：劃分檢測訓(xùn)練集與測試集.mp4

27丨應(yīng)用：生成CSV格式數(shù)據(jù)集與標(biāo)注.mp4

28丨應(yīng)用：使用TensorFlow2訓(xùn)練RetinaNet.mp4

29丨應(yīng)用：使用RetinaNet檢測貨架商品.mp4

30丨擴展：目標(biāo)檢測常用數(shù)據(jù)集綜述.mp4

31丨擴展：目標(biāo)檢測更多應(yīng)用場景介紹.mp4

32丨基礎(chǔ)：圖像分類問題定義與說明.mp4

33丨基礎(chǔ)：越來越深的圖像分類網(wǎng)絡(luò).mp4

34丨應(yīng)0：檢測SKU摳圖與分類標(biāo)注流程.mp4

35丨應(yīng)用：分類訓(xùn)練集與驗證集劃分.mp4

36丨應(yīng)0：使4TensorFlow2訓(xùn)練ResNet.mp4

37丨應(yīng)用：使用ResNet識別貨架商品.mp4

38丨擴展：圖像分類常用數(shù)據(jù)集綜述.mp4

39丨擴展：圖像分類更多應(yīng)3場景介紹.mp4

40丨串聯(lián)AI流程理論：商品檢測與商品識別.mp4

41丨串聯(lián)AI流程實戰(zhàn)：商品檢測與商品識別.mp4

42丨展現(xiàn)AI效果理論：使用OpenCV可視化識別結(jié)果.mp4

43丨展現(xiàn)AI效果實戰(zhàn)：使用OpenCV可視化識別結(jié)果.mp4

44丨搭建AI SaaS理論：Web框架選型.mp4

45丨搭建AISaaS理論：數(shù)據(jù)庫ORM選型.mp4

46丨搭建AISaaS理論：10分鐘快速開發(fā)AISaaS.mp4

47丨搭建AISaaS實戰(zhàn)：10分鐘快速開發(fā)AISaaS.mp4

48丨交付AISaaS：10分鐘快速掌握容器部署.mp4

49丨交付AISaaS：部署和測試AISaaS.mp4

50丨使TensorFlow2實現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)增強.mp4

51丨使TensorFlow2實現(xiàn)分布式訓(xùn)練.mp4

52丨使TensorFlowHub遷移學(xué)習(xí).mp4

53丨使@tf.function提升性能.mp4

54丨使TensorFlowServing部署云端服務(wù).mp4

55丨使TensorFlowLite實現(xiàn)邊緣智能.mp4

56丨結(jié)束語.mp4