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极客时间 – TensorFlow 快速入门与实战 IT教程吧

发布 2026-05-28更新 2026-05-280 次浏览
简介

站点版块:一起分享 · 列表:fid=2 第4页 replyreload += ',' + 2003274;TensorFlow 快速入门与实战。 深度学习是近年来人工智能领域最火的一项技术。在众多的深度学习框架中,TensorFlow 凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性、丰富的语言接口以及支持灵活的模型设计等特点,成为目前最流行的深度学习框架…

站点版块:一起分享 · 列表:fid=2 第4页

replyreload += ',' + 2003274;TensorFlow 快速入门与实战。 深度学习是近年来人工智能领域最火的一项技术。在众多的深度学习框架中,TensorFlow 凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性、丰富的语言接口以及支持灵活的模型设计等特点,成为目前最流行的深度学习框架。 目前,阿里、腾讯、京东、小米、网易、滴滴等国内知名互联网企业以及 Airbnb、Uber、Dropbox 等硅谷明星公司,都在生产环境中大规模地使用 TensorFlow。在谷歌内部,更有超过 80% 的软件项目采用了 TensorFlow。 掌握 TensorFlow 是从事人工智能相关工作的必备技能之一。 而 TensorFlow 的初学者经常会遇到以下问题: 因此,极客时间联合 Google Developers Expert 彭靖田联合推出《TensorFlow 快速入门与实战》这门课程,课程以 TensorFlow 1.12 版本为基础,从 TensorFlow 的发展历程、核心概念开始讲起,并通过四个由浅到深的实战项目练习(提供全部源代码),帮你快速上手 TensorFlow,并能将所学知识应用到工作中,用 AI 为业务赋能。
├── 01丨课程内容综述.mp4
├── 02丨第一章内容概述.mp4
├── 03丨TensorFlow产生的历史必然性.mp4
├── 04丨TensorFlow与Jeff Dean的那些事.mp4
├── 05丨TensorFlow的应用场景.mp4
├── 06丨TensorFlow的落地应用.mp4
├── 07丨TensorFlow的发展现状.mp4
├── 08丨第二章内容概述.mp4
├── 09丨搭建你的TensorFlow开发环境.mp4
├── 10丨Hello TensorFlow.mp4
├── 11丨在交互环境中使用TensorFlow.mp4
├── 12丨在容器中使用TensorFlow.mp4
├── 13丨第三章内容概述.mp4
├── 14丨TensorFlow模块与架构介绍.mp4
├── 15丨TensorFlow数据流图介绍.mp4
├── 16丨张量(Tensor)是什么(上).mp4
├── 17丨张量(Tensor)是什么(下).mp4
├── 18丨变量(Variable)是什么(上).mp4
├── 19丨变量(Variable)是什么(下).mp4
├── 20丨操作(Operation)是什么(上).mp4
├── 21丨操作(Operation)是什么(下).mp4
├── 22丨会话(Session)是什么.mp4
├── 23丨优化器(Optimizer)是什么.mp4
├── 24丨第四章内容概述.mp4
├── 25丨房价预测模型的前置知识.mp4
├── 26丨房价预测模型介绍.mp4
├── 27丨房价预测模型之数据处理.mp4
├── 28丨房价预测模型之创建与训练.mp4
├── 29丨TensorBoard 可视化工具介绍.mp4
├── 30丨使用 TensorBoard 可视化数据流图.mp4
├── 31丨实战房价预测模型:数据分析与处理.mp4
├── 32丨实战房价预测模型:创建与训练.mp4
├── 33丨实战房价预测模型:可视化数据流图.mp4
├── 34丨第五章内容概述.mp4
├── 35丨手写体数字数据集 MNIST 介绍(上).mp4
├── 36丨手写体数字数据集 MNIST 介绍(下).mp4
├── 37丨MNIST Softmax 网络介绍(上).mp4
├── 38丨MNIST Softmax 网络介绍(下).mp4
├── 39丨实战MNIST Softmax网络(上).mp4
├── 40丨实战MNIST Softmax网络(下).mp4
├── 41丨MNIST CNN网络介绍.mp4
├── 42丨实战MNIST CNN网络.mp4
├── 43丨第六章内容概述.mp4
├── 44丨准备模型开发环境.mp4
├── 45丨生成验证码数据集.mp4
├── 46丨输入与输出数据处理.mp4
├── 47丨模型结构设计.mp4
├── 48丨模型损失函数设计.mp4
├── 49丨模型训练过程分析.mp4
├── 50丨模型部署与效果演示.mp4
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来源:论坛采集

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