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