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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" p o
│ ├─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 M Y v2 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+ v z/ 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+ [9 z [
│ ├─21 - 操作(Operation)是什么(下).ts! I+ W( ?* b( @' K C, 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. [1 q1 m. y# w
│ ├─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).ts X* 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 X I) 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% p i, s2 L y
├─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.ts G T+ _' @; 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 u T W& 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.ts a2 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 L g
│ ├─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+ H U
│ ├─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 H i8 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* N d0 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# [2 k" E
│ ├─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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