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【极客时间-100053201】TensorFlow 2 项目进阶实战18.91GB
01丨课程介绍：AI进阶需要落地实战.mp4254.79MB02丨内容综述：如何快速⾼效学习AI与TensorFlow2.mp4116.87MB03丨TensorFlow2新特性.mp4163.55MB04丨TensorFlow2核心模块.mp4182.05MB05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4148.3MB06丨TensorFlow2落地应⽤.mp4318.47MB07丨TensorFlow2开发环境搭建.mp4280.93MB08丨TensorFlow2数据导入与使⽤.mp4254.35MB09丨使用tf.keras.datasets加载数据.mp4172.84MB10丨使用tf.keras管理Sequential模型.mp4277.56MB11丨使用tf.keras管理functionalAPI.mp4229.4MB12丨FashionMNIST数据集介绍.mp4256.6MB13丨使用TensorFlow2训练分类网络.mp4287.9MB14丨行业背景：AI新零售是什么.mp4628.49MB15丨用户需求：线下门店业绩如何提升？.mp4282.2MB16丨长期⽬标：货架数字化与业务智能化.mp4194.81MB17丨短期目标：自动化陈列审核和促销管理.mp4257.66MB18丨方案设计：基于深度学习的检测.mp4214.55MB19丨方案交付：支持在线识别和API调用的AI SaaS 已学完.mp4366.09MB20丨基础：目标检测问题定义与说明.mp4390.2MB21丨基础：深度学习在目标检测中的应用.mp4176.63MB22丨理论R-CNN系列二阶段模型综述.mp4239.42MB23丨理论：YOLO系列一阶段模型概述.mp4354.82MB24丨应用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4463.43MB25丨应用：检测数据标注方法与流程.mp4351.27MB26丨应用：划分检测训练集与测试集.mp4638.56MB27丨应用：生成CSV格式数据集与标注.mp4391.35MB28丨应用：使用TensorFlow2训练RetinaNet.mp4898.81MB29丨应用：使用RetinaNet检测货架商品.mp4615.86MB30丨扩展：目标检测常用数据集综述.mp4201.88MB31丨扩展：目标检测更多应用场景介绍.mp4271.86MB32丨基础：图像分类问题定义与说明.mp4537.93MB33丨基础：越来越深的图像分类网络.mp4427.61MB34丨应0：检测SKU抠图与分类标注流程.mp4220.05MB35丨应用：分类训练集与验证集划分.mp4443.86MB36丨应0：使4TensorFlow2训练ResNet.mp4421.82MB37丨应用：使用ResNet识别货架商品.mp4441.69MB38丨扩展：图像分类常用数据集综述.mp4126.41MB39丨扩展：图像分类更多应3场景介绍.mp4250.04MB40丨串联AI流程理论：商品检测与商品识别.mp4195MB41丨串联AI流程实战：商品检测与商品识别.mp4495.38MB42丨展现AI效果理论：使用OpenCV可视化识别结果.mp4211.03MB43丨展现AI效果实战：使用OpenCV可视化识别结果.mp4316.35MB44丨搭建AI SaaS理论：Web框架选型.mp4252.39MB45丨搭建AISaaS理论：数据库ORM选型.mp4264.1MB46丨搭建AISaaS理论：10分钟快速开发AISaaS.mp4166.11MB47丨搭建AISaaS实战：10分钟快速开发AISaaS.mp4828.57MB48丨交付AISaaS：10分钟快速掌握容器部署.mp4307.93MB49丨交付AISaaS：部署和测试AISaaS.mp4616MB50丨使TensorFlow2实现图像数据增强.mp4438.82MB51丨使TensorFlow2实现分布式训练.mp4674.19MB52丨使TensorFlowHub迁移学习.mp4209.83MB53丨使@tf.function提升性能.mp4556MB54丨使TensorFlowServing部署云端服务.mp4756.33MB55丨使TensorFlowLite实现边缘智能.mp4210.47MB56丨结束语.mp4109.76MB