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课程目录

课程简介 (2讲)

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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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基础理论篇：TensorFlow 2设计思想 (4讲)

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03 | TensorFlow 2新特性

免费

04 | TensorFlow 2核心模块

05 | TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x

06 | TensorFlow 2落地应⽤

快速上手篇：动⼿训练模型和部署服务 (7讲)

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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

方案设计篇：如何设计可落地的AI解决方案 (6讲)

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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

商品检测篇：使用RetinaNet瞄准你的货架商品 (12讲)

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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

商品识别篇：使⽤ResNet识别你的货架商品 (2讲)

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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

14 | 行业背景：AI新零售是什么?

14 | 行业背景：AI新零售是什么?

彭靖田

Google Developer Expert、《TensorFlow 快速入门与实战》作者

每周四12点更新1941

新人首单 ¥29.9 原价 ¥129

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本节摘要

课件和 Demo 地址

https://github.com/geektime-geekbang/tensorflow-101/tree/master/experts

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