TensorFlow 2项目进阶实战

TensorFlow 2项目进阶实战 / 手把手带你打通AI项目落地全流程

彭靖田
Google Developer Expert、《TensorFlow 快速入门与实战》作者
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 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

  • 45 | 搭建AI SaaS理论:数据库ORM选型

  • 46 | 搭建AI SaaS理论:10分钟快速开发AI SaaS

  • 47 | 搭建AI SaaS实战:10 分钟快速开发AI SaaS

  • 48 | 交付AI SaaS:10分钟快速掌握容器部署

  • 49 | 交付AI SaaS:部署和测试AI SaaS

  • 50 | 使⽤TensorFlow 2实现图像数据增强

  • 51 | 使⽤TensorFlow 2实现分布式训练

  • 52 | 使⽤TensorFlow Hub迁移学习

  • 53 | 使⽤@tf.function提升性能

  • 54 | 使⽤TensorFlow Serving部署云端服务

  • 55 | 使⽤TensorFlow Lite实现边缘智能

  • 56 | 结束语

你将获得

  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

讲师介绍


课程介绍

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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