JK时间：TensorFlow 2项目进阶实战（19GB）

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【课程目录】

    01丨课程介绍：AI进阶需要落地实战.mp4
    02丨内容综述：如何快速?效学习AI与TensorFlow2.mp4
    03丨TensorFlow2新特性.mp4
    04丨TensorFlow2核心模块.mp4
    05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4
    06丨TensorFlow2落地应?.mp4
    07丨TensorFlow2开发环境搭建.mp4
    08丨TensorFlow2数据导入与使?.mp4
    09丨使用tf.keras.datasets加载数据.mp4
    10丨使用tf.keras管理Sequential模型.mp4
    11丨使用tf.keras管理functionalAPI.mp4
    12丨FashionMNIST数据集介绍.mp4
    13丨使用TensorFlow2训练分类网络.mp4
    14丨行业背景：AI新零售是什么.mp4
    15丨用户需求：线下门店业绩如何提升？.mp4
    16丨长期?标：货架数字化与业务智能化.mp4
    17丨短期目标：自动化陈列审核和促销管理.mp4
    18丨方案设计：基于深度学习的检测.mp4
    19丨方案交付：支持在线识别和API调用的AI SaaS 已学完.mp4
    20丨基础：目标检测问题定义与说明.mp4
    21丨基础：深度学习在目标检测中的应用.mp4
    22丨理论R-CNN系列二阶段模型综述.mp4
    23丨理论：YOLO系列一阶段模型概述.mp4
    24丨应用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4
    25丨应用：检测数据标注方法与流程.mp4
    26丨应用：划分检测训练集与测试集.mp4
    27丨应用：生成CSV格式数据集与标注.mp4
    28丨应用：使用TensorFlow2训练RetinaNet.mp4
    29丨应用：使用RetinaNet检测货架商品.mp4
    30丨扩展：目标检测常用数据集综述.mp4
    31丨扩展：目标检测更多应用场景介绍.mp4
    32丨基础：图像分类问题定义与说明.mp4
    33丨基础：越来越深的图像分类网络.mp4
    34丨应0：检测SKU抠图与分类标注流程.mp4
    35丨应用：分类训练集与验证集划分.mp4
    36丨应0：使4TensorFlow2训练ResNet.mp4
    37丨应用：使用ResNet识别货架商品.mp4
    38丨扩展：图像分类常用数据集综述.mp4
    39丨扩展：图像分类更多应3场景介绍.mp4
    40丨串联AI流程理论：商品检测与商品识别.mp4
    41丨串联AI流程实战：商品检测与商品识别.mp4
    42丨展现AI效果理论：使用OpenCV可视化识别结果.mp4
    43丨展现AI效果实战：使用OpenCV可视化识别结果.mp4
    44丨搭建AI SaaS理论：Web框架选型.mp4
    45丨搭建AISaaS理论：数据库ORM选型.mp4
    46丨搭建AISaaS理论：10分钟快速开发AISaaS.mp4
    47丨搭建AISaaS实战：10分钟快速开发AISaaS.mp4
    48丨交付AISaaS：10分钟快速掌握容器部署.mp4
    49丨交付AISaaS：部署和测试AISaaS.mp4
    50丨使TensorFlow2实现图像数据增强.mp4
    51丨使TensorFlow2实现分布式训练.mp4
    52丨使TensorFlowHub迁移学习.mp4
    53丨使@tf.function提升性能.mp4
    54丨使TensorFlowServing部署云端服务.mp4
    55丨使TensorFlowLite实现边缘智能.mp4
    56丨结束语.mp4

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