TensorFlow 2项目进阶实战
01 I课程介绍: AI进阶需要落地实战.mp4
02 I内容综述:如何快速高效学习AI与TensorFlow2.mp4
03 I TensorFlow2新特性.mp4
04 | TensorFlow2核心模块.mp4
05 | TensorFlow2vsT ensorFlow1.x.mp4
06 | TensorFlow2落地应用.mp4
07 | TensorFlow2开发环境搭建mp4
08 I TensorFlow2数据导入与使用.mp4
09 |使用tf.keras.datasets加载数据.mp4
10 1使用tf.keras管理Sequentia模型.mp4
11 I使用t.keras管理functionalAPI.mp4
12 I FashionMNIST数据集介绍.mp4
13 I使用TensorFlow2训练分类网络.mp4
14 I行业背景: AI新零售是什么.mp4
151用户需求:线下门店业绩如何提升? .mp4
16 I长期目标:货架数字化与业务智能化.mp4
17 I 短期目标:自动化陈列审核和促销管理mp4
18 I方案设计:基于深度学习的检测.mp4
19 I 方案交付:支持在线识别和API调用的AI SaaS已学完.mp4
20 I基础:目标检测问题定义与说明.mp4
211基础:深度学习在目标检测中的应用.mp4
22 I理论R-CNN系列二阶段模型综述.mp4
231理论: YOLO系列-阶段模型概述.mp4
24 I应用: RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4
251应用:检测数据标注方法与流程. mp4
26 I应用:划分检测训练集与测试集mp4
271应用:生成CSV格式数据集与标注.mp4
28 I应用:使用TensorFlow2训练RetinaNet.mp4
291应用:使用RetinaNet检测货架商品.mp4
30 |扩展:目标检测常用数据集综述.mp4
31 |扩展:目标检测更多应用场景介绍.mp4
32 |基础:图像分类问题定义与说明.mp4
33 I基础:越来越深的图像分类网络.mp4
34 I应0 :检测SKU抠图与分类标注流程mp4
35 I应用:分类训练集与验证集划分.mp4
36 I应0 :使4TensorFlow2训练ResNet.mp4
37 I应用:使用ResNet识别货架商品.mp4
38 |扩展:图像分类常用数据集综述.mp4
39 |扩展:图像分类更多应3场景介绍.mp4
40 1串联AI流程理论:商品检测与商品识别.mp4
411串联AI流程实战:商品检测与商品识别.mp4
421展现AI效果理论:使用OpenCV可视化识别结果.mp4
43 I展现AI效果实战:使用OpenCV可视化识别结果.mp4
44 I搭建AI SaaS理论: Web框架选型.mp4
45 I 搭建AISaaS理论:数据库ORM选型.mp4
46 I搭建AISaaS理论: 10分钟快速开发AISaaS.mp4
47 I搭建AISaaS实战: 10分钟快速开发AISaaS.mp4
48 I交付AISaaS : 10分钟快速学握容器部署.mp4
49 I交付AISaaS :部署和测试ASaaS.mp4
50 I使TensorFlow2实现图像数据增强. mp4
51 I使TensorFlow2实现分布式训练.mp4
52 I使TensorFlowHub迁移学习.mp4
53 I使@f.function提升性能.mp4
54 |使TensorFlowServing部署云端服务.mp4
55 I使TensorFlowLite实现边缘智能.mp4