137-TensorFlow 2项目进阶实战

📁 资源包内容详情 (2.69 GB)

1. 包含文件：01丨课程介绍：AI进阶需要落地实战.mp4
2. 02丨内容综述：如何快速?效学习AI与TensorFlow2.mp4
3. 03丨TensorFlow2新特性.mp4
4. 04丨TensorFlow2核心模块.mp4
5. 05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4
6. 06丨TensorFlow2落地应?.mp4
7. 07丨TensorFlow2开发环境搭建.mp4
8. 08丨TensorFlow2数据导入与使?.mp4
9. 09丨使用tf.keras.datasets加载数据.mp4
10. 10丨使用tf.keras管理Sequential模型.mp4
11. 11丨使用tf.keras管理functionalAPI.mp4
12. 12丨FashionMNIST数据集介绍.mp4
13. 13丨使用TensorFlow2训练分类网络.mp4
14. 14丨行业背景：AI新零售是什么.mp4
15. 15丨用户需求：线下门店业绩如何提升？.mp4
16. 16丨长期?标：货架数字化与业务智能化.mp4
17. 17丨短期目标：自动化陈列审核和促销管理.mp4
18. 18丨方案设计：基于深度学习的检测.mp4
19. 19丨方案交付：支持在线识别和API调用的AI SaaS 已学完.mp4
20. 20丨基础：目标检测问题定义与说明.mp4
21. 21丨基础：深度学习在目标检测中的应用.mp4
22. 22丨理论R-CNN系列二阶段模型综述.mp4
23. 23丨理论：YOLO系列一阶段模型概述.mp4
24. 24丨应用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4
25. 25丨应用：检测数据标注方法与流程.mp4
26. 26丨应用：划分检测训练集与测试集.mp4
27. 27丨应用：生成CSV格式数据集与标注.mp4
28. 28丨应用：使用TensorFlow2训练RetinaNet.mp4
29. 29丨应用：使用RetinaNet检测货架商品.mp4
30. 30丨扩展：目标检测常用数据集综述.mp4
31. 31丨扩展：目标检测更多应用场景介绍.mp4
32. 32丨基础：图像分类问题定义与说明.mp4
33. 33丨基础：越来越深的图像分类网络.mp4
34. 34丨应0：检测SKU抠图与分类标注流程.mp4
35. 35丨应用：分类训练集与验证集划分.mp4
36. 36丨应0：使4TensorFlow2训练ResNet.mp4
37. 37丨应用：使用ResNet识别货架商品.mp4
38. 38丨扩展：图像分类常用数据集综述.mp4
39. 39丨扩展：图像分类更多应3场景介绍.mp4
40. 40丨串联AI流程理论：商品检测与商品识别.mp4
41. 41丨串联AI流程实战：商品检测与商品识别.mp4
42. 42丨展现AI效果理论：使用OpenCV可视化识别结果.mp4
43. 43丨展现AI效果实战：使用OpenCV可视化识别结果.mp4
44. 44丨搭建AI SaaS理论：Web框架选型.mp4
45. 45丨搭建AISaaS理论：数据库ORM选型.mp4
46. 46丨搭建AISaaS理论：10分钟快速开发AISaaS.mp4
47. 47丨搭建AISaaS实战：10分钟快速开发AISaaS.mp4
48. 48丨交付AISaaS：10分钟快速掌握容器部署.mp4
49. 49丨交付AISaaS：部署和测试AISaaS.mp4
50. 50丨使TensorFlow2实现图像数据增强.mp4