TensorFlow 快速入门与实战 
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课程目录
已完结/共 67 讲
第一章：TensorFlow初印象 (8讲)
时长 02:20
时长 04:48
时长 02:29
时长 07:39
时长 10:47
时长 12:07
时长 09:46
时长 09:32
第二章：TensorFlow初接触 (5讲)
时长 01:31
时长 11:37
时长 07:05
时长 19:42
时长 12:26
第三章：TensorFlow基本概念解析 (11讲)
时长 02:41
时长 07:25
时长 19:19
时长 13:35
时长 08:53
时长 12:15
时长 14:41
时长 09:00
时长 04:49
时长 13:17
时长 20:00
第四章：实战TensorFlow房价预测 (10讲)
时长 02:14
时长 24:38
时长 07:12
时长 25:39
时长 14:25
时长 17:06
时长 12:02
时长 19:11
时长 12:06
时长 19:02
第五章：实战TensorFlow手写体数字识别 (9讲)
时长 01:56
时长 09:28
时长 07:55
时长 08:15
时长 15:03
时长 16:52
时长 16:21
时长 17:49
时长 21:02
第六章：实战TensorFlow验证码识别 (8讲)
时长 01:37
时长 07:19
时长 21:24
时长 24:44
时长 22:14
时长 20:29
时长 26:52
时长 17:33
第七章：实战TensorFlow人脸识别 (9讲)
时长 02:16
时长 23:55
时长 13:43
时长 23:10
时长 19:42
时长 20:03
时长 28:23
时长 30:38
时长 15:43
番外篇：TensorFlow社区参与指南 (7讲)
时长 02:04
时长 14:02
时长 07:35
时长 12:45
时长 09:12
时长 05:47
时长 01:58
TensorFlow 快速入门与实战
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当前播放: 67 | 课程总结
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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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全部留言(22)
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王乐
感谢彭老师的精彩课程，让我这个AI小白在短短1个月内深入理解了很多人工智能方面的理论和概念，不止停留在AI名词术语层面。我经过学习后，自我感觉有能力基于开源的预训练模型开发一些简单的AI应用程序，计划接下来结合目前公司项目尝试做一些小的AI应用程序练练手。
期待老师新的Tensorflow2.0课程，希望课程内容接近生产级应用开发方面，包括我现在所在安防行业的车辆号牌识别、人脸识别、人脸图片搜索、车辆图片搜索（以图搜图）等应用。
再次感谢老师的辛勤付出，祝老师身体健康，万事顺意！
作者回复: 希望你能够为行业继续添砖加瓦，加油！
2019-08-25
1
龚万一
彭老师的课很生动，浅显易懂。我学到很多东西，谢谢彭老师。
作者回复: 谢谢支持！希望有帮助到你
2019-06-21
1
TigerWu
一直想找一个比较好，容易入手的课程，非常感谢老师的教程。
作者回复: 希望能帮助你快速入门
2020-04-29
MESeraph
感谢老师，收获很多，继续加油🆙
作者回复: 加油！
2020-04-08
腾龙
感谢老师,期待您的其他课程.
作者回复: 好的，会有的!
2019-07-25
Mumu_
很喜欢彭老师讲课的风格 彭老师还有其他的课吗?
作者回复: 谢谢您的支持，下半年有计划再做一门课程。大家最想学习的是什么？欢迎留言！
2019-05-15
长脖子树
看完咯, 谢谢彭老师, 不过我的ai之路还任重而道远, 得继续努力呀, 哈哈
作者回复: 继续加油！这只是一个开始！
2019-04-14
刘润森
tensorflow更新2,0，请问大佬是不是要重新覆盖之前的
作者回复: TensorFlow 2.0 的 tf.keras 与 Keras 接口基本一致，大家可以参考一下 tensorflow 官网的指南：https://www.tensorflow.org/guide/keras
2019-04-11
鱼大
感谢老师的课程，收货很大！
作者回复: 能帮助到你，真的很开心，希望能够一起把中国AI做得越来越好！
2019-03-23
Geek_679ad8
感谢彭老师的精彩课程，深入浅出，逻辑清晰，听了您的课程，面对很多本来觉得晦涩难懂的知识豁然开朗，我对AI也越来越有兴趣，真心期待您的更多课程！
2023-01-19
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