小象-深度学习之TensorFlow 2.0编程从入门到实践

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课程大纲

一、TensorFLow2.0基础入门

l TensorFlow2.0 Hello world

l Autograph模式与Eager模式

l Tensorflow2.0API概览

l 大作业:用tf2.0API实现一个线性回归模型

二、图像分类编程实践

l 卷积神经网络三大核心概念

l 卷积神经网络结构

l 编程实践数据与项目工程

l 实践编程使用的tf2.0API详解

l 课堂作业:利用tf2.0API完成一个模型的搭建

l 卷积神经网络设计实践

l 执行器编程实践

l Web应用设计和编程实践

l 大作业:基于CIFAR-100的图像分类应用

三、基于CycleGAN图像风格迁移编程实践

l GAN的基本概念和工作机制

l GAN的常见变种和应用场景

l CycleGAN的算法原理和网络结构

l 课堂作业:实现一个GAN的工作机制(可以采用伪代码的方式)

l 数据归一化原理和应用

l 编程实践数据与项目工程

l 实践编程使用的tf2.0API详解

l CycleGAN神经网络设计实践

l 执行器编程实践

l Web应用设计和编程实践

l 大作业:利用提供的代码完成自己数据的训练

四、中文聊天机器人编程实践

l 自然语言模型

l RNN神经网络结构及其变形

l Seq2Seq框架

l 课堂作业:自己实现一个简单的RNN神经网络并能够work

l 编程实践数据与项目工程

l 实践编程使用的tf2.0API详解

l Seq2Seq神经网络设计实践

l 执行器编程实践

l Web应用设计和编程实践

l 大作业:利用提供的代码完成自己数据的训练

五、TensorFlow Serving 部署实践

l TensorFlow Serving 架构

l TensorFlow Serving环境搭建

l 编程实践数据与项目工程

l 实践编程使用的tf2.0API详解

l 课堂作业:自己动手将一个图像分类编程中的h5模型导出

l 模型导出模块编程实践

l 模型部署模块编程实践

l 服务代理模块编程实践

l Web应用模块编程实践

l 大作业:完成风格迁移实践中模型的TensorFlow Serving的部署

获取方式(备注小象TensorFlow)


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