Ai云平台搭建与TensorFlow高级实战开发视频教程 TensorFlow智能生态圈开发课程

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Ai云平台搭建与TensorFlow高级实战开发视频教程 TensorFlow智能生态圈开发课程







        Ai云平台搭建与TensorFlow高级实战开发视频教程，课程基于TensorFlow技术设计讲授而来。TensorFlow在人工智能Ai开发领域有非常强大的应用，如果同学对TensorFlow及相关智能云平台的开发会很有帮助。课程内容的设计非常合理，从TensorFlow基础开发逐渐深入，到TensorFlow手写体数字识别，TensorFlow智能验证识别，TensorFlow的人脸识别技术实战，以及TensorFlow预测项目实战，很有学习参考意义。

===============课程目录===============


(1)\番外篇：TensorFlow 社区参与指南；目录中文件数:7个
├─(2) 60.番外篇内容介绍.ts
├─(3) 61.TensorFlow 社区介绍.ts
├─(4) 62.TensorFlow 生态-TFX.ts
├─(5) 63.TensorFlow 生态-Kubeflow.ts
├─(6) 64.如何参与 TensorFlow 社区开源贡献.ts
├─(7) 65.ML GDE 是 TensorFlow 社区与开发者的桥梁.ts
├─(8) 66.课程总结.ts
(2)\第一章：TensorFlow初印象；目录中文件数:7个
├─(9) 01.课程内容综述.mp4
├─(10) 02.第一章内容概述.mp4
├─(11) 03.TensorFlow产生的历史必然性.mp4
├─(12) 04.TensorFlow与Jeff Dean的那些事.mp4
├─(13) 05.TensorFlow的应用场景.mp4
├─(14) 06.TensorFlow的落地应用.mp4
├─(15) 07.TensorFlow的发展现状.mp4
(3)\第七章：实战 TensorFlow 人脸识别；目录中文件数:9个
├─(16) 51.第七部分内容介绍.ts
├─(17) 52.人脸识别问题概述.ts
├─(18) 53.典型人脸相关数据集介绍.ts
├─(19) 54.人脸检测算法介绍.ts
├─(20) 55.人脸识别算法介绍.ts
├─(21) 56.人脸检测工具介绍.ts
├─(22) 57.解析 FaceNet 人脸识别模型.ts
├─(23) 58.实战 FaceNet 人脸识别模型.ts
├─(24) 59.测试与可视化分析.ts
(4)\第三章：TensorFlow基本概念解析；目录中文件数:11个
├─(25) 13.第三章内容概述.mp4
├─(26) 14.TensorFlow模块与架构介绍.mp4
├─(27) 15.TensorFlow数据流图介绍.mp4
├─(28) 16.张量（Tensor）是什么（上）.ts
├─(29) 17.张量（Tensor）是什么（下）.ts
├─(30) 18.变量（Variable）是什么（上）.ts
├─(31) 19.变量（Variable）是什么（下）.ts
├─(32) 20.操作（Operation）是什么（上）.ts
├─(33) 21.操作（Operation）是什么（下）.ts
├─(34) 22.会话（Session）是什么.ts
├─(35) 23.优化器（Optimizer）是什么.ts
(5)\第二章：TensorFlow初接触；目录中文件数:5个
├─(36) 08.第二章内容概述.mp4
├─(37) 09.搭建你的TensorFlow开发环境.mp4
├─(38) 10.Hello TensorFlow.mp4
├─(39) 11.在交互环境中使用TensorFlow.mp4
├─(40) 12.在容器中使用TensorFlow.mp4
(6)\第五章：实战 TensorFlow手写体数字识别；目录中文件数:9个
├─(41) 34.第五章内容概述.mp4
├─(42) 35.手写体数字数据集 MNIST 介绍（上）.mp4
├─(43) 36.手写体数字数据集 MNIST 介绍（下）.mp4
├─(44) 37.MNIST Softmax 网络介绍（上）.mp4
├─(45) 38.MNIST Softmax 网络介绍（下）.mp4
├─(46) 39.实战MNIST Softmax网络（上）.mp4
├─(47) 40.实战MNIST Softmax网络（下）.mp4
├─(48) 41.MNIST CNN网络介绍.mp4
├─(49) 42.实战MNIST CNN网络.mp4
(7)\第六章：实战 TensorFlow 验证码识别；目录中文件数:8个
├─(50) 43.第六章内容概述.ts
├─(51) 44.准备模型开发环境.ts
├─(52) 45.生成验证码数据集.ts
├─(53) 46.输入与输出数据处理.ts
├─(54) 47.模型结构设计.ts
├─(55) 48.模型损失函数设计.ts
├─(56) 49.模型训练过程分析.ts
├─(57) 50.模型部署与效果演示.ts
(8)\第四章：实战TensorFlow房价预测；目录中文件数:10个
├─(58) 24.第四章内容概述.ts
├─(59) 25.房价预测模型的前置知识.ts
├─(60) 26.房价预测模型介绍.ts
├─(61) 27.房价预测模型之数据处理.ts
├─(62) 28.房价预测模型之创建与训练.ts
├─(63) 29.TensorBoard 可视化工具介绍.ts
├─(64) 30.使用 TensorBoard 可视化数据流图.ts
├─(65) 31.实战房价预测模型：数据分析与处理.ts
├─(66) 32.实战房价预测模型：创建与训练.ts
├─(67) 33.实战房价预测模型：可视化数据流图.ts

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