第一章:TensorFlow初印象 (8讲)

01 | 课程介绍

时长 02:20

02 | 课程内容综述

时长 04:48

03 | 第一章内容概述

时长 02:29

04 | TensorFlow产生的历史必然性

时长 07:39

05 | TensorFlow与Jeff Dean的那些事

时长 10:47

06 | TensorFlow的应用场景

时长 12:07

07 | TensorFlow的落地应用

时长 09:46

08 | TensorFlow的发展现状

时长 09:32
第二章:TensorFlow初接触 (5讲)

09 | 第二章内容概述

时长 01:31

10 | 搭建你的TensorFlow开发环境

时长 11:37

11 | Hello TensorFlow

时长 07:05

12 | 在交互环境中使用TensorFlow

时长 19:42

13 | 在容器中使用TensorFlow

时长 12:26
第三章:TensorFlow基本概念解析 (11讲)

14 | 第三章内容概述

时长 02:41

15 | TensorFlow模块与架构介绍

时长 07:25

16 | TensorFlow数据流图介绍

时长 19:19

17 | 张量(Tensor)是什么(上)

时长 13:35

18 | 张量(Tensor)是什么(下)

时长 08:53

19 | 变量(Variable)是什么(上)

时长 12:15

20 | 变量(Variable)是什么(下)

时长 14:41

21 | 操作(Operation)是什么(上)

时长 09:00

22 | 操作(Operation)是什么(下)

时长 04:49

23 | 会话(Session)是什么

时长 13:17

24 | 优化器(Optimizer)是什么

时长 20:00
第四章:实战TensorFlow房价预测 (10讲)

25 | 第四章内容概述

时长 02:14

26 | 房价预测模型的前置知识

时长 24:38

27 | 房价预测模型介绍

时长 07:12

28 | 房价预测模型之数据处理

时长 25:39

29 | 房价预测模型之创建与训练

时长 14:25

30 | TensorBoard可视化工具介绍

时长 17:06

31 | 使用TensorBoard可视化数据流图

时长 12:02

32 | 实战房价预测模型:数据分析与处理

时长 19:11

33 | 实战房价预测模型:创建与训练

时长 12:06

34 | 实战房价预测模型:可视化数据流图

时长 19:02
第五章:实战TensorFlow手写体数字识别 (9讲)

35 | 第五章内容概述

时长 01:56

36 | 手写体数字数据集MNIST介绍(上)

时长 09:28

37 | 手写体数字数据集MNIST介绍(下)

时长 07:55

38 | MNIST Softmax网络介绍(上)

时长 08:15

39 | MNIST Softmax网络介绍(下)

时长 15:03

40 | 实战MNIST Softmax网络(上)

时长 16:52

41 | 实战MNIST Softmax网络(下)

时长 16:21

42 | MNIST CNN网络介绍

时长 17:49

43 | 实战MNIST CNN网络

时长 21:02
第六章:实战TensorFlow验证码识别 (8讲)

44 | 第六章内容概述

时长 01:37

45 | 准备模型开发环境

时长 07:19

46 | 生成验证码数据集

时长 21:24

47 | 输入与输出数据处理

时长 24:44

48 | 模型结构设计

时长 22:14

49 | 模型损失函数设计

时长 20:29

50 | 模型训练过程分析

时长 26:52

51 | 模型部署与效果演示

时长 17:33
第七章:实战TensorFlow人脸识别 (9讲)

52 | 第七部分内容介绍

时长 02:16

53 | 人脸识别问题概述

时长 23:55

54 | 典型人脸相关数据集介绍

时长 13:43

55 | 人脸检测算法介绍

时长 23:10

56 | 人脸识别算法介绍

时长 19:42

57 | 人脸检测工具介绍

时长 20:03

58 | 解析FaceNet人脸识别模型

时长 28:23

59 | 实战FaceNet人脸识别模型

时长 30:38

60 | 测试与可视化分析

时长 15:43
番外篇:TensorFlow社区参与指南 (7讲)

61 | 番外篇内容介绍

时长 02:04

62 | TensorFlow社区介绍

时长 14:02

63 | TensorFlow生态:TFX

时长 07:35

64 | TensorFlow生态:Kubeflow

时长 12:45

65 | 如何参与TensorFlow社区开源贡献

时长 09:12

66 | ML GDE是TensorFlow社区与开发者的桥梁

时长 05:47

67 | 课程总结
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