Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶

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 课程以Tensorflow2.0框架为主体，以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托，讲解Tensorflow框架的使用方法，让学员获得灵活使用Tensorflow的能力，同时学习到相关的深度学习/机器学习知识，达到初级深度学习工程师的水平

适合人群
想转行到深度学习方向的工程师
学习了理论但欠缺实践的深度学习starter
有志于、感兴趣深度学习的爱好者们
想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们
 
技术储备要求
熟悉Python3基础语法
熟悉Linux环境
了解机器学习与深度学习基础知识

课程目录：

第1章 Tensorflow简介与环境搭建

1-1_课程导学.mp4

1-10_Google_cloud_gpu_tensorflow镜像配置__(.mp4

1-11_AWS云平台环境配置.mp4

1-2_Tensorflow是什么.mp4

1-3_Tensorflow版本变迁与tf1.0架构.mp4

1-4_Tensorflow2.0架构.mp4

1-5_Tensorflow&pytorch比较.mp4

1-6_Tensorflow环境配置(新补).mp4

1-6_Tensorflow环境配置.mp4

1-7_Google_cloud无GPU环境搭建.mp4

1-8_Google_cloud_远程jupyter_notebook配置.mp4

1-9_Google_cloud_gpu_tensorflow配置.mp4

              

第2章 Tensorflow keras实战

2-1_tfkeras简介__(.mp4

2-10_实战批归一化、激活函数、dropout.mp4

2-11_wide_deep模型.mp4

2-12_函数API实现wide&deep模型.mp4

2-13_子类API实现wide&deep模型.mp4

2-14_wide&deep模型的多输入与多输出实战.mp4

2-15_超参数搜索.mp4

2-16_手动实现超参数搜索实战.mp4

2-17_实战sklearn封装keras模型.mp4

2-18_实战sklearn超参数搜索.mp4

2-2_分类回归与目标函数.mp4

2-3_实战分类模型之数据读取与展示.mp4

2-4_实战分类模型之模型构建.mp4

2-5_实战分类模型之数据归一化.mp4

2-6_实战回调函数.mp4

2-8_神经网络讲解.mp4

2-9_实战深度神经网络.mp4

              

第3章 Tensorflow基础API使用

3-1_tf基础API引入.mp4

3-10_近似求导.mp4

3-11_tf.GradientTape基本使用方法.mp4

3-12_tf.GradientTape与tf.keras结合使用.mp4

3-13_章节总结.mp4

3-2_实战tf.constant.mp4

3-3_实战tf.strings与ragged_tensor.mp4

3-4_实战sparse_tensor与tf.Variable.mp4

3-5_实战自定义损失函数与DenseLayer回顾.mp4

3-6_使子类与lambda分别实战自定义层次.mp4

3-7_tf.function函数转换.mp4

[email protected]函数转换.mp4

3-9_函数签名与图结构.mp4

              

第4章 Tensorflow dataset使用

4-1_data_API引入.mp4

4-2_tf_data基础API使用.mp4

4-3_生成csv文件.mp4

4-4_tf.io.decode_csv使用.mp4

4-5_tf.data读取csv文件并与tf.keras结合使用.mp4

4-6_tfrecord基础API使用.mp4

4-7_生成tfrecords文件.mp4

4-8_tf.data读取tfrecord文件并与tf.keras结合使用.mp4

4-9_章节总结.mp4

              

第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0

5-1_课程引入.mp4

5-10_TF1_dataset使用.mp4

5-11_TF1_自定义estimator.mp4

5-12_API改动升级与课程总结.mp4

5-2_泰坦尼克问题引入分析.mp4

5-3_feature_column使用.mp4

5-4_keras_to_estimator.mp4

5-5_预定义estimator使用.mp4

5-6_交叉特征实战.mp4

5-7_TF1.0引入.mp4

5-8_TF1.0计算图构建.mp4

5-9_TF1.0模型训练.mp4

              

第6章 卷积神经网络

6-1_卷积神经网络引入与总体结构.mp4

6-10_10monkeys基础模型搭建与训练.mp4

6-11_10monkeys模型微调.mp4

6-12_keras_generator读取cifar10数据集.mp4

6-13_模型训练与预测.mp4

6-2_卷积解决的问题.mp4

6-3_卷积的计算.mp4

6-4_池化操作.mp4

6-5_卷积神经网络实战.mp4

6-6_深度可分离卷积网络.mp4

6-7_深度可分离卷积网络实战.mp4

6-8_Kaggle平台与10monkeys数据集介绍.mp4

6-9_Keras_generator读取数据.mp4

              

第7章 循环神经网络

7-1_循环神经网络引入与embedding.mp4

7-10_LSTM文本分类与文本生成实战.mp4

7-2_数据集载入与构建词表索引.mp4

7-3_数据padding、模型构建与训练.mp4

7-4_序列式问题与循环神经网络.mp4

7-5_循环神经网络实战文本分类.mp4

7-6_文本生成之数据处理.mp4

7-7_文本生成实战之构建模型.mp4

7-8_文本生成实战之采样生成文本.mp4

7-9_LSTM长短期记忆网络.mp4

              

第8章 Tensorflow分布式

8-1_课程引入与GPU设置.mp4

8-2_GPU默认设置.mp4

8-3_内存增长和虚拟设备实战.mp4

8-4_GPU手动设置实战.mp4

8-5_分布式策略.mp4

8-6_keras分布式实战.mp4

8-7_estimator分布式实战.mp4

8-8_自定义流程实战.mp4

8-9_分布式自定义流程实战.mp4

              

第9章 Tensorflow模型保存与部署

9-1_课程引入与TFLite.mp4

9-2_保存模型结构加参数与保存参数实战.mp4

9-3_Keras模型转化为SavedModel.mp4

9-4_签名函数转化为SavedModel.mp4

9-5_签名函数，SavedModel和Keras模型到具体函数转换.mp4

              

资料

        

      tensorflow2.0_course-master.tar.gz

      tensorflow2.0_course-master.zip

第10章 机器翻译

10-1 课程引入与seq2seq+attention模型讲解.mp4

10-10 样例分析与总结.mp4

10-11 Transformer模型总体架构.mp4

10-12 Encoder-Decoder架构与缩放点击注意力.ts

10-13 多头注意力与位置编码.mp4

10-14 Add、Normalize、Decoding过程与总结.mp4

10-15 数据预处理与dataset生成.mp4

10-16 位置编码.mp4

10-17 mask构建.mp4

10-18 缩放点积注意力机制实现(1).mp4

10-19 缩放点积注意力机制实现(2).mp4

10-2 数据预处理理与读取.mp4

10-20 多头注意力机制实现.mp4

10-21 feedforward层次实现.mp4

10-22 EncoderLayer实现.mp4

10-23 DecoderLayer实现.mp4

10-24 EncoderModel实现.mp4

10-25 DecoderModel实现.mp4

10-26 Transformer实现.mp4

10-27 自定义学习率.mp4

10-28 Mask创建与使用.mp4

10-29 模型训练.mp4

10-3 数据id化与dataset生成.mp4

10-30 模型预测实现.mp4

10-31 attention可视化.mp4

10-32 示例展示与实战总结.mp4

10-33 GPT与Bert与课程总结.mp4

10-4 Encoder构建.mp4

10-5 attention构建.mp4

10-6 Decoder构建.mp4

10-7 损失函数与单步训练函数.mp4

10-8 模型训练.mp4

10-9 模型预测实现.mp4