课程简介 (2讲)

01 | 课程介绍:AI进阶需要落地实战

时长 13:31

02 | 内容综述:如何快速⾼效学习AI与TensorFlow 2

时长 05:44
基础理论篇:TensorFlow 2设计思想 (4讲)

03 | TensorFlow 2新特性

时长 11:04

04 | TensorFlow 2核心模块

时长 09:55

05 | TensorFlow 2 vs TensorFlow 1.x

时长 08:59

06 | TensorFlow 2落地应⽤

时长 15:42
快速上手篇:动⼿训练模型和部署服务 (7讲)

07 | TensorFlow 2开发环境搭建

时长 19:02

08 | TensorFlow 2数据导入与使⽤

时长 10:02

09 | 使用tf.keras.datasets加载数据

时长 06:21

10 | 使用tf.keras管理Sequential模型

时长 15:58

11 | 使用tf.keras管理functional API

时长 07:55

12 | Fashion MNIST数据集介绍

时长 06:40

13 | 使用TensorFlow2训练分类网络

时长 17:10
方案设计篇:如何设计可落地的AI解决方案 (6讲)

14 | 行业背景:AI新零售是什么?

时长 26:43

15 | 用户需求:线下门店业绩如何提升?

时长 13:53

16 | 长期⽬标:货架数字化与业务智能化

时长 08:29

17 | 短期目标:自动化陈列审核和促销管理

时长 16:39

18 | 方案设计:基于深度学习的检测/分类的AI流水线

时长 09:55

19 | 方案交付:支持在线识别和API调用的AI SaaS

时长 20:13
商品检测篇:使用RetinaNet瞄准你的货架商品 (12讲)

20 | 基础:目标检测问题定义与说明

时长 18:51

21 | 基础:深度学习在目标检测中的应用

时长 09:13

22 | 理论:R-CNN系列二阶段模型综述

时长 12:44

23 | 理论:YOLO系列一阶段模型概述

时长 19:55

24 | 应用:RetinaNet 与 Facol Loss 带来了什么

时长 21:21

25 | 应用:检测数据标注方法与流程

时长 10:17

26 | 应用:划分检测训练集与测试集

时长 12:50

27 | 应用:生成 CSV 格式数据集与标注

时长 08:04

28 | 应用:使用TensorFlow 2训练RetinaNet

时长 16:23

29 | 应用:使用RetinaNet检测货架商品

时长 11:09

30 | 扩展:目标检测常用数据集综述

时长 08:22

31 | 扩展:目标检测更多应用场景介绍

时长 08:37
商品识别篇:使⽤ResNet识别你的货架商品 (8讲)

32 | 基础:图像分类问题定义与说明

时长 16:28

33 | 基础:越来越深的图像分类网络

时长 21:17

34 | 应⽤:检测SKU抠图与分类标注流程

时长 07:01

35 | 应⽤:分类训练集与验证集划分

时长 09:46

36 | 应⽤:使⽤TensorFlow 2训练ResNet

时长 09:53

37 | 应用:使用ResNet识别货架商品

时长 09:39

38 | 扩展:图像分类常用数据集综述

时长 04:03

39 | 扩展:图像分类更多应⽤场景介绍

时长 09:23
业务落地篇:实现货架洞察Web应用 (10讲)

40 | 串联AI流程理论:商品检测与商品识别

时长 07:53

41 | 串联AI流程实战:商品检测与商品识别

时长 10:04

42 | 展现AI效果理论:使用OpenCV可视化识别结果

时长 10:16

43 | 展现AI效果实战:使用OpenCV可视化识别结果

时长 07:08

44 | 搭建AI SaaS理论:Web框架选型

时长 12:02

45 | 搭建AI SaaS理论:数据库ORM选型

时长 15:12

46 | 搭建AI SaaS理论:10分钟快速开发AI SaaS

时长 07:37

47 | 搭建AI SaaS实战:10 分钟快速开发AI SaaS

时长 17:14

48 | 交付AI SaaS:10分钟快速掌握容器部署

时长 10:26

49 | 交付AI SaaS:部署和测试AI SaaS

时长 12:37
TensorFlow 2进阶使⽤ (7讲)

50 | 使⽤TensorFlow 2实现图像数据增强

时长 10:31

51 | 使⽤TensorFlow 2实现分布式训练

时长 12:04

52 | 使⽤TensorFlow Hub迁移学习

时长 10:05

53 | 使⽤@tf.function提升性能

时长 12:30

54 | 使⽤TensorFlow Serving部署云端服务

时长 13:18

55 | 使⽤TensorFlow Lite实现边缘智能

时长 08:27

56 | 结束语
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