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课程目录
01 | 课程介绍:AI进阶需要落地实战
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02 | 内容综述:如何快速⾼效学习AI与TensorFlow 2
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03 | TensorFlow 2新特性
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04 | TensorFlow 2核心模块
05 | TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x
06 | TensorFlow 2落地应⽤
07 | TensorFlow 2开发环境搭建
08 | TensorFlow 2数据导入与使⽤
09 | 使用tf.keras.datasets加载数据
10 | 使用tf.keras管理Sequential模型
11 | 使用tf.keras管理functional API
12 | Fashion MNIST数据集介绍
13 | 使用TensorFlow2训练分类网络
14 | 行业背景:AI新零售是什么?
15 | 用户需求:线下门店业绩如何提升?
16 | 长期⽬标:货架数字化与业务智能化
17 | 短期目标:自动化陈列审核和促销管理
18 | 方案设计:基于深度学习的检测/分类的AI流水线
19 | 方案交付:支持在线识别和API调用的AI SaaS
20 | 基础:目标检测问题定义与说明
21 | 基础:深度学习在目标检测中的应用
22 | 理论:R-CNN系列二阶段模型综述
23 | 理论:YOLO系列一阶段模型概述
24 | 应用:RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么
25 | 应用:检测数据标注方法与流程
26 | 应用:划分检测训练集与测试集
27 | 应用:生成 CSV 格式数据集与标注
28 | 应用:使用TensorFlow 2训练RetinaNet
29 | 应用:使用RetinaNet检测货架商品
30 | 扩展:目标检测常用数据集综述
31 | 扩展:目标检测更多应用场景介绍
32 | 基础:图像分类问题定义与说明
33 | 基础:越来越深的图像分类网络
34 | 应⽤:检测SKU抠图与分类标注流程
35 | 应⽤:分类训练集与验证集划分
36 | 应⽤:使⽤TensorFlow 2训练ResNet
37 | 应用:使用ResNet识别货架商品
38 | 扩展:图像分类常用数据集综述
39 | 扩展:图像分类更多应⽤场景介绍
40 | 串联AI流程理论:商品检测与商品识别
41 | 串联AI流程实战:商品检测与商品识别
42 | 展现AI效果理论:使用OpenCV可视化识别结果
43 | 展现AI效果实战:使用OpenCV可视化识别结果
44 | 搭建AI SaaS理论:Web框架选型
10 | 使用tf.keras管理Sequential模型

10 | 使用tf.keras管理Sequential模型

彭靖田
Google Developer Expert、《TensorFlow 快速入门与实战》作者
每周四12点更新2130
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3
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精选留言(2)

  • 小白
    我在运行时出现这些报错,一直找不到原因InvalidArgumentError Traceback (most recent call last)

    <ipython-input-8-9eaab81d20e2> in <module>

          3 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),

          4 tf.keras.layers.Dropout(0.2),

    ----> 5 tf.keras.layers.Dense(10)
    2020-07-31
  • 源力
    老师,您好!我有两个问题:
    1.损失函数:sparse_categorical_crossentropy 和 categorical_crossentropy的区别是什么呢?它们应该怎样区分来用?
    2.!apt-get install -y graphviz,这行代码的作用是什么呢?!pip install graphviz pydot安装了之后是不是还不能直接用呢?
    谢谢老师!

    作者回复: 1. sparse_categorical_crossentropy 和 categorical_crossentropy 在基础课《TensorFlow 快速入门与实战》有讲。
    2. !pip install graphviz pydot 是可视化模型网络的 Python 软件依赖包,!apt-get install -y graphviz 是(系统级)依赖软件,也必须安装。

    2020-06-18
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