TensorFlow快速入门与实战
开源项目 Kubeflow 维护者，TensorFlow 贡献者，曾一度成为TensorFlow社区全球前40的贡献者。国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书《深入理解TensorFlow》作者。华为公司2012实验室深度学习创始团队成员，联合主导了华为深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。2017年作为技术合伙人加入才云科技，负责AI Cloud，并为能源、运营商等多个行业提供定制化人工智能平台方案。目前在 LD Research（了得研究院）担任 CEO 一职。
专栏详细目录
1）课程内容综述
2）第一章内容概述
3）TensorFlow产生的历史必然性
4）TensorFlow 与 Jeff Dean 的那些事
5）TensorFlow的应用场景
6）TensorFlow的落地应用
7）TensorFlow的发展现状
8）第二章内容概述
9）搭建你的TensorFlow开发环境
10）Hello TensorFlow
11）在交互环境中使用TensorFlow
12）在容器中使用TensorFlow
13）第三章内容概述
14）TensorFlow模块与架构介绍
15）TensorFlow数据流图介绍
16）张量（Tensor)是什么（上）
17）张量（Tensor)是什么（下）
18）变量（Variable)是什么（上）
19）变量（Variable)是什么（下）
20）操作（Operation)是什么（上）
21）操作（Operation}是什么（下）
22）会话（Session)是什么
23）优化器（Optimizer）是什么
24）第四章内容概述
25）房价预测模型的前置知识
26）房价预测模型介绍
27）房价预测模型之数据处理
28）房价预测模型之创建与训练
29）TensorBoard可视化工具介绍
30）使用TensorBoard可视化数据流图
31）实战房价预测模型：数据分析与处理
32）实战房价预测模型：创建与训练
33）实战房价预测模型：可视化数据流图
34）第五章内容概述
35）手写体数字数据集MNIST介绍（上)
36）手写体数字数据集MNIST介绍（下)
37）MNIST Softmax网络介绍（上）
38）MNIST Softmax网络介绍（下）
39）实战MNISTSoftmax网络（上）
40）实战MNIST Softmax网络（下）
41）MNIST CNN网络介绍
42）实战MNIST CNN网络
43）第六章内容概述
44）准备模型幵发环境
45）生成验证码数据集
46）输入与输出数据处理
47）模型结构设计
48）模型损失函数设计
49）模型训练过程分析
50）模型部署与效果演示
51）第七章内容概述
52）人脸识别问题概述
53）典型人脸相关数据集介绍
54）人脸检测算法介绍
55）人脸识别算法介绍
56）人脸检测工具介绍
57）解析FaceNet人脸识别模型
58）实战FaceNet人脸识别模型
59）测试与可视化分析
60）TensorFlow社区介绍
61）TensorFlow 生态-TFX
62）TensorFlow 生态-Kubeflow
63）如何参与TensorFlow社区幵源贡献
64）MLGDE是TensorRow社区与开发者的桥梁
课程收获
快速掌握 TensorFlow 核心概念和架构；
熟练进行模型结构设计、训练及测试；
参数调优及损失函数设计的基本方法；
四个典型的 TensorFlow 应用场景实战（提供全部源代码）；
懂得如何更好地为 TensorFlow 社区做贡献。
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