TensorFlow快速入门与实战视频教程
TensorFlow快速入门与实战视频教程目录
├─第一章：TensorFlow初印象z6 Y! f. I% a
│├─01 - 课程内容综述.ts; u9 @% k% H7 i+ W
│├─02 - 第一章内容概述.ts
│├─03 - TensorFlow产生的历史必然性.ts
│├─04 - TensorFlow与Jeff Dean的那些事.ts2 Z; w1 _+ b( O# X+ }: F* I
│├─05 - TensorFlow的应用场景.ts
│├─06 - TensorFlow的落地应用.ts6 u. p6 m: o' R% z. q* G) w
│├─07 - TensorFlow的发展现状.ts9 E2 k- Y- d1 m8 u# [! Y/ x
├─第七章：实战 TensorFlow 人脸识别: {& E; I2 ?1 @% g% q" po
│├─51 - 第七部分内容介绍.ts- J$ ~/ N4 B8 \7 C% s0 q' T6 h/ h1 L) w
│├─52 - 人脸识别问题概述.ts2 x2 h2 MYv2 S8 K! R
│├─53 - 典型人脸相关数据集介绍.ts
│├─54 - 人脸检测算法介绍.ts0 ]4 K, ~" U# j3 |# P3 `
│├─55 - 人脸识别算法介绍.ts7 C) l) }% H. F* H% j1 C; v
│├─56 - 人脸检测工具介绍.ts
│├─57 - 解析 FaceNet 人脸识别模型.ts
│├─58 - 实战 FaceNet 人脸识别模型.ts9 I+ vz/ z: s
│├─59 - 测试与可视化分析.ts
├─第三章：TensorFlow基本概念解析6 ~! F# S# z" y/ U4 G, ~: X* t5 P, V# S
│├─13 - 第三章内容概述.ts1 k* ]% ~1 n" ~* c2 a
│├─14 - TensorFlow模块与架构介绍.ts; F7 I5 K2 k. `5 H* X% o# Z
│├─15 - TensorFlow数据流图介绍.ts: e! o% y0 D2 B/ j) I
│├─16 - 张量（Tensor）是什么（上）.ts
│├─17 - 张量（Tensor）是什么（下）.ts
│├─18 - 变量（Variable）是什么（上）.ts; w( e4 H: s6 N/ D/ |9 _' [, ~
│├─19 - 变量（Variable）是什么（下）.ts+ r- {5 N/ G8 G; O
│├─20 - 操作（Operation）是什么（上）.ts$ A& O2 q+
│├─21 - 操作（Operation）是什么（下）.ts! I+ W( ?* b( @' KC, d
│├─22 - 会话（Session）是什么.ts
│├─23 - 优化器（Optimizer）是什么.ts
├─第二章：TensorFlow初接触
│├─08 - 第二章内容概述.ts
│├─09 - 搭建你的TensorFlow开发环境.ts
│├─10 - Hello TensorFlow.ts3 S0 g6 {: N]; F* T/ R
│├─11 - 在交互环境中使用TensorFlow.ts
│├─12 - 在容器中使用TensorFlow.ts( U+ V/ j6 s4 C% Q! h& L" K( u
├─第五章：实战 TensorFlow手写体数字识别
│├─34 - 第五章内容概述.ts7 e.
│├─35 - 手写体数字数据集 MNIST 介绍（上）.ts
│├─36 - 手写体数字数据集 MNIST 介绍（下）.ts0 t% j; T6 C! E
│├─37 - MNIST Softmax 网络介绍（上）.ts3 F6 Y1 G( d4 P& O% w% Z& Z' T5 s
│├─38 - MNIST Softmax 网络介绍（下）.ts
│├─39 - 实战MNIST Softmax网络（上）.ts
│├─40 - 实战MNIST Softmax网络（下）.tsX* t4 I9 }' B
│├─41 - MNIST CNN网络介绍.ts9 i- R) g4 O3 D) k# I' F# g% P
│├─42 - 实战MNIST CNN网络.ts
├─第八章：番外篇：TensorFlow 社区参与指南# f# g1 t3 l5 E2 XI) l
│├─60 - 番外篇内容介绍.ts
│├─61 - TensorFlow 社区介绍.ts
│├─62 - TensorFlow 生态-TFX.ts/ M& D# ?+ \3 A0 Q5 _/ v
│├─63 - TensorFlow 生态-Kubeflow.ts9 @# C! C- K" r. i* ?6 O1 u
│├─64 - 如何参与 TensorFlow 社区开源贡献.ts! d# {* j5 h4 n7 M" {$ e
│├─65 - ML GDE 是 TensorFlow 社区与开发者的桥梁.ts
│├─66 - 课程总结.ts0 q% pi, s2 Ly
├─第六章：实战 TensorFlow 验证码识别+ P# ?- x" U8 D- [* u
│├─43 - 第六章内容概述.ts
│├─44 - 准备模型开发环境.ts
│├─45 - 生成验证码数据集.ts% K5 W# x- O. \2 `- T
│├─46 - 输入与输出数据处理.tsGT+ _' @; x: I
│├─47 - 模型结构设计.ts
│├─48 - 模型损失函数设计.ts
│├─49 - 模型训练过程分析.ts
│├─50 - 模型部署与效果演示.ts
├─第四章：实战TensorFlow房价预测7 q. o5 M% u% A, ?
│├─24 - 第四章内容概述.ts
│├─25 - 房价预测模型的前置知识.ts9 B. T0 @( ^$ h3 g8 uTW& a2 q
│├─26 - 房价预测模型介绍.ts
│├─27 - 房价预测模型之数据处理.ts
│├─28 - 房价预测模型之创建与训练.ts
│├─29 - TensorBoard 可视化工具介绍.tsa2 u# B' p2 o: X! T
│├─30 - 使用 TensorBoard 可视化数据流图.ts
│├─31 - 实战房价预测模型：数据分析与处理.ts
│├─32 - 实战房价预测模型：创建与训练.ts
│├─33 - 实战房价预测模型：可视化数据流图.ts
├─课堂介绍
│├─01 - 课程内容综述.txt: i) K" ]; s: Q; ^1 ^+ B
│├─04 - TensorFlow与Jeff Dean的那些事.txt
│├─06 - TensorFlow的落地应用.txt
│├─07 - TensorFlow的发展现状.txt
│├─08 - 第二章内容概述.txt' I# {. |0 N6 M
│├─09 - 搭建你的TensorFlow开发环境.txt! F* G/ T7 a1 I: d$ i) O! ?
│├─10 - Hello TensorFlow.txt# t$ V+ |: K+ D0 a$ f
│├─11 - 在交互环境中使用TensorFlow.txt0 c2 H+ P: V9 Lg
│├─12 - 在容器中使用TensorFlow.txt) r9 A1 h- Z0 {2 X3 R; |
│├─13 - 第三章内容概述.txt1 Q3 f$ ]1 ]8 p' l; v- j0 R
│├─14 - TensorFlow模块与架构介绍.txt4 X' ]. L+ l9 T5 b
│├─15 - TensorFlow数据流图介绍.txt( R$ j; e" K' l5 V- ~
│├─16 - 张量（Tensor）是什么（上）.txt
│├─17 - 张量（Tensor）是什么（下）.txt8 [- @- n% U% B( \3 J
│├─18 - 变量（Variable）是什么（上）.txt
│├─19 - 变量（Variable）是什么（下）.txt
│├─20 - 操作（Operation）是什么（上）.txt$ n5 Q" l+ HU
│├─21 - 操作（Operation）是什么（下）.txt
│├─22 - 会话（Session）是什么.txt
│├─23 - 优化器（Optimizer）是什么.txt) s% @9 \3 F2 z% `- G( I* g
│├─24 - 第四章内容概述.txt% k0 r/ W) }# U9 w4 d
│├─25 - 房价预测模型的前置知识.txt
│├─26 - 房价预测模型介绍.txt
│├─27 - 房价预测模型之数据处理.txt4 h3 j) o9 R* W
│├─28 - 房价预测模型之创建与训练.txt5 w, j3 c- d* w
│├─29 - TensorBoard 可视化工具介绍.txt& |$ ?7 Hi8 T& Q4 i. {0 Q6 J
│├─30 - 使用 TensorBoard 可视化数据流图.txt1 U1 z& ]9 y2 p, \6 d
│├─31 - 实战房价预测模型：数据分析与处理.txt- ^) j2 D4 K$ q! U9 _
│├─32 - 实战房价预测模型：创建与训练.txt; p" u3 ^4 W, Z* Nd0 X8 F6 L* J
│├─33 - 实战房价预测模型：可视化数据流图.txt: L$ j. }; o8 @
│├─34 - 第五章内容概述.txt
│├─35 - 手写体数字数据集 MNIST 介绍（上）.txt: p: p$ Y3 \/ S) L4 e, D9 u* ~2 D( @( I
│├─36 - 手写体数字数据集 MNIST 介绍（下）.txt
│├─37 - MNIST Softmax 网络介绍（上）.txt
│├─38 - MNIST Softmax 网络介绍（下）.txt, b/ r' X9 i3 J- z# G& G' ^6 u8 f
│├─39 - 实战MNIST Softmax网络（上）.txt
│├─40 - 实战MNIST Softmax网络（下）.txt
│├─41 - MNIST CNN网络介绍.txt( J' Y$ {8 K0 t% `4 c! ~
│├─42 - 实战MNIST CNN网络.txt
│├─43 - 第六章内容概述.txt
│├─44 - 准备模型开发环境.txt
│├─45 - 生成验证码数据集.txt0 p3 B7 W' `0 L0 j5 E: ?- @
│├─46 - 输入与输出数据处理.txt
│├─47 - 模型结构设计.txt
│├─48 - 模型损失函数设计.txt* t) {: D9 J" q* E
│├─49 - 模型训练过程分析.txt
│├─50 - 模型部署与效果演示.txt
│├─51 - 第七部分内容介绍.txt
│├─52 - 人脸识别问题概述.txt
│├─53 - 典型人脸相关数据集介绍.txt. x% s2 O2 a. t
│├─54 - 人脸检测算法介绍.txt
│├─55 - 人脸识别算法介绍.txt
│├─56 - 人脸检测工具介绍.txt+ q0 R# Z; V' q! Y
│├─57 - 解析 FaceNet 人脸识别模型.txt/ @6 W( r# V#
│├─58 - 实战 FaceNet 人脸识别模型.txt
│├─59 - 测试与可视化分析.txt
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