课程简介
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。
课程目录
- 01丨课程介绍：AI进阶需要落地实战.mp4
- 02丨内容综述：如何快速效学习AI与TensorFlow2.mp4
- 03丨TensorFlow2新特性.mp4
- 04丨TensorFlow2核心模块.mp4
- 05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4
- 06丨TensorFlow2落地应.mp4
- 07丨TensorFlow2开发环境搭建.mp4
- 08丨TensorFlow2数据导入与使.mp4
- 09丨使用tf.keras.datasets加载数据.mp4
- 10丨使用tf.keras管理Sequential模型.mp4
- 11丨使用tf.keras管理functionalAPI.mp4
- 12丨FashionMNIST数据集介绍.mp4
- 13丨使用TensorFlow2训练分类网络.mp4
- 14丨行业背景：AI新零售是什么.mp4
- 15丨用户需求：线下门店业绩如何提升？.mp4
- 16丨长期标：货架数字化与业务智能化.mp4
- 17丨短期目标：自动化陈列审核和促销管理.mp4
- 18丨方案设计：基于深度学习的检测.mp4
- 19丨方案交付：支持在线识别和API调用的AI SaaS 已学完.mp4
- 20丨基础：目标检测问题定义与说明.mp4
- 21丨基础：深度学习在目标检测中的应用.mp4
- 22丨理论R-CNN系列二阶段模型综述.mp4
- 23丨理论：YOLO系列一阶段模型概述.mp4
- 24丨应用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4
- 25丨应用：检测数据标注方法与流程.mp4
- 26丨应用：划分检测训练集与测试集.mp4
- 27丨应用：生成CSV格式数据集与标注.mp4
- 28丨应用：使用TensorFlow2训练RetinaNet.mp4
- 29丨应用：使用RetinaNet检测货架商品.mp4
- 30丨扩展：目标检测常用数据集综述.mp4
- 31丨扩展：目标检测更多应用场景介绍.mp4
- 32丨基础：图像分类问题定义与说明.mp4
- 33丨基础：越来越深的图像分类网络.mp4
- 34丨应0：检测SKU抠图与分类标注流程.mp4
- 35丨应用：分类训练集与验证集划分.mp4
- 36丨应0：使4TensorFlow2训练ResNet.mp4
- 37丨应用：使用ResNet识别货架商品.mp4
- 38丨扩展：图像分类常用数据集综述.mp4
- 39丨扩展：图像分类更多应3场景介绍.mp4
- 40丨串联AI流程理论：商品检测与商品识别.mp4
- 41丨串联AI流程实战：商品检测与商品识别.mp4
- 42丨展现AI效果理论：使用OpenCV可视化识别结果.mp4
- 43丨展现AI效果实战：使用OpenCV可视化识别结果.mp4
- 44丨搭建AI SaaS理论：Web框架选型.mp4
- 45丨搭建AISaaS理论：数据库ORM选型.mp4
- 46丨搭建AISaaS理论：10分钟快速开发AISaaS.mp4
- 47丨搭建AISaaS实战：10分钟快速开发AISaaS.mp4
- 48丨交付AISaaS：10分钟快速掌握容器部署.mp4
- 49丨交付AISaaS：部署和测试AISaaS.mp4
- 50丨使TensorFlow2实现图像数据增强.mp4
- 51丨使TensorFlow2实现分布式训练.mp4
- 52丨使TensorFlowHub迁移学习.mp4
- 53丨使@tf.function提升性能.mp4
- 54丨使TensorFlowServing部署云端服务.mp4
- 55丨使TensorFlowLite实现边缘智能.mp4
- 56丨结束语.mp4
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