TensorFlow 2 项目进阶实战 手把手带你打通 AI 项目落地全流程网盘

课程内容详细介绍

TensorFlow 2.0 公布已经有一年多，但仍有很大量开发人员不肯从 1.x 更新，或从其他架构转移来。实际上，TensorFlow 2 不但延续了 Keras 快速入门和易于使用的特点，还拓展了原来 Keras 所不具备的支撑的分布式训练，并整合了 TF 生态系统别的部件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），可全面提升工作环境的稳定性和可扩展性。

对学生而言，从工具的使用到实战项目的落地，正中间还有很长，也有不少坑必须去填。可以这么说，需要顺利落地根据 TensorFlow 2 的 AI 新项目，并不是一件容易的事。

因而，致力于通过该课程来帮助同学掌握 AI 落地式的设计理念与经验，手把手带你落地式一个完整的 AI 新项目，了解在这个过程中会有什么坑，怎样去防止。与此同时，你也可以通过实战进一步提高自己的 AI 技术性，达到对 TensorFlow 2 的熟练操作。

01丨课程简介：AI升阶必须落地式实战.mp4

02丨具体内容具体描述：怎么才能效学习培训AI与TensorFlow2.mp4

03丨TensorFlow2新功能.mp4

04丨TensorFlow2关键控制模块.mp4

05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4

06丨TensorFlow2落地式应.mp4

07丨TensorFlow2开发设计环境配置.mp4

08丨TensorFlow2数据导入与使.mp4

09丨应用tf.keras.datasets载入数据信息.mp4

10丨应用tf.keras管理方法Sequential实体模型.mp4

11丨应用tf.keras管理方法functionalAPI.mp4

12丨FashionMNIST数据详细介绍.mp4

13丨应用TensorFlow2练习分类网络.mp4

14丨产业背景：AI新零售是啥.mp4

15丨客户需求：线下实体店销售业绩怎样提高？.mp4

16丨长期性标：仓储货架智能化和业务智能化系统.mp4

17丨近期目标：自动化技术陈列设计审查和分销管理.mp4

18丨方案策划：基于大数据的检查.mp4

19丨计划方案交货：适用在线识别和API调用的AI SaaS 已学好.mp4

20丨基本：物体检测问题定义与表明.mp4

21丨基本：深度神经网络在物体检测中的运用.mp4

22丨基础理论R-CNN系列产品二阶段实体模型具体描述.mp4

23丨基础理论：YOLO系列一环节实体模型简述.mp4

24丨运用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4

25丨运用：检验数据堂方式与流程.mp4

26丨运用：区划检验测试集与通过亲身验证集.mp4

27丨运用：形成CSV文件格式数据与标明.mp4

28丨运用：应用TensorFlow2练习RetinaNet.mp4

29丨运用：应用RetinaNet检验仓储货架产品.mp4

30丨拓展：物体检测常见数据具体描述.mp4

31丨拓展：物体检测更多应用情景详细介绍.mp4

32丨基本：分类任务问题定义与表明.mp4

33丨基本：愈来愈深分类任务互联网.mp4

34丨应0：检验SKU扣图与分类标明步骤.mp4

35丨运用：归类测试集与验证集区划.mp4

36丨应0：使4TensorFlow2练习ResNet.mp4

37丨运用：应用ResNet鉴别仓储货架产品.mp4

38丨拓展：分类任务常见数据具体描述.mp4

39丨拓展：分类任务更多应3情景详细介绍.mp4

40丨串连AI步骤基础理论：商品检测与商品识别.mp4

41丨串连AI步骤实战：商品检测与商品识别.mp4

42丨呈现AI实际效果基础理论：应用OpenCV数据可视化鉴别结论.mp4

43丨呈现AI实际效果实战：应用OpenCV数据可视化鉴别结论.mp4

44丨构建AI SaaS基础理论：Web架构型号选择.mp4

45丨构建AISaaS基础理论：数据库系统ORM型号选择.mp4

46丨构建AISaaS基础理论：10min快速设计AISaaS.mp4

47丨构建AISaaS实战：10min快速设计AISaaS.mp4

48丨交货AISaaS：10min快速上手容器部署.mp4

49丨交货AISaaS：的部署通过亲身检测AISaaS.mp4

50丨使TensorFlow2完成图像信息提高.mp4

51丨使TensorFlow2完成分布式训练.mp4

52丨使TensorFlowHub迁移学习.mp4

53丨使@tf.function提高性能.mp4

54丨使TensorFlowServing布署终端服务.mp4

55丨使TensorFlowLite完成边缘智能.mp4

56丨结语.mp4