当前播放: 56 | 人脸识别算法介绍
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课程目录
第一章:TensorFlow初印象 (8讲)
01 | 课程介绍
免费
02 | 课程内容综述
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03 | 第一章内容概述
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04 | TensorFlow产生的历史必然性
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05 | TensorFlow与Jeff Dean的那些事
免费
06 | TensorFlow的应用场景
免费
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
56 | 人脸识别算法介绍

56 | 人脸识别算法介绍

彭靖田
Google Developers Expert,《深入理解TensorFlow》作者
67讲 67课时,约1000分钟7378
单独订阅¥129
2人成团¥99
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精选留言(1)

  • Wesley
    彭老师,您好,可以简单说下为什么深度学习在推荐和广告领域为什么没有取得像在图像识别、语音识别领域的明显效果?
    2020-02-08
收起评论
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