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1. TensorFlow 2 核心思想和实战技能
2. AI 项目的设计思路和关键原则
3. 完整落地一个 AI 新零售项目
4. 落地 AI 项目的踩坑与填坑经验

彭靖田，Google Developer Expert, 《TensorFlow 快速入门与实战》作者。

彭靖田现任品览数据联合创始人兼 CTO。同时也是开源项目 Kubeflow 的维护者和 TensorFlow 的贡献者，曾一度成为 TensorFlow 社区全球前40的贡献者。2018年，彭靖田出版了国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书《深入理解TensorFlow》。

作为华为公司 2012 实验室深度学习创始团队成员，彭靖田联合主导了华为深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。在 2017 年，他以技术合伙人的身份加入才云科技，负责 AI Cloud，并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。

TensorFlow 2.0 发布已有一年多，但仍有很大量开发者不愿从 1.x 升级，或从别的框架迁移过来。事实上，TensorFlow 2 不仅继承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，还扩展了原有 Keras 所不支持的分布式训练，并整合了 TF 生态的其他组件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），可有效提升生产环境的稳定性和可维护性。

对学习者来说，从工具使用到实战项目的落地，中间还有很长的路要走，有不少坑要去填。可以说，想要顺利落地基于 TensorFlow 2 的 AI 项目，并不是一件容易的事。

因此，我们希望通过本课程来帮助学员了解AI落地的设计思路和经验，手把手带你落地一个完整的AI项目，知道这个过程中会有哪些坑，如何去避免。同时，你也能通过实战进一步提升自己的AI技术，达到对 TensorFlow 2 的熟练运用。

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