TensorFlow 快速入门与实战
彭靖田
Google Developers Expert,《深入理解 TensorFlow》作者
31210 人已学习
新⼈⾸单¥59
课程目录
已完结/共 67 讲
第二章:TensorFlow初接触 (5讲)
第六章:实战TensorFlow验证码识别 (8讲)
TensorFlow 快速入门与实战
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当前播放: 07 | TensorFlow的落地应用
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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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Mumu_
统计学和神经网络有什么联系吗?

作者回复: 统计学和贝叶斯那一套机器学习方法有很多结合。

2019-01-22
Khronos
哈尔滨工业大学不是哈尔滨大学哈哈哈哈哈
2019-01-12
7
BK
我们自己训练的框架如何应用起来,后面会讲不,比如部署成一个api
2023-09-04
springday
人类科技革主要是路径,依靠理论推动发展替代依靠经验推动。AI同样也是要逐步取代行业专家,让普通享受进步的成果。同时在AI帮助下,最后锻造出行业大师
2019-02-24
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