推薦一個TensorFlow 2 實(shí)戰(zhàn)視頻 專欄

?記得 TensorFlow 2.0 剛發(fā)布時(shí)，一票開發(fā)者都在瘋狂吐槽：官方文檔不好找，bug 沒有及時(shí)修復(fù)和更新等等。盡管上線已有一年多，仍有大量開發(fā)者不愿從 1.x 升級，或從別的框架遷移過來。

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事實(shí)上，TensorFlow 2 不僅繼承了 Keras 快速上手和易于使用的特性，還擴(kuò)展了原有 Keras 所不支持的分布式訓(xùn)練，并整合了 TF 生態(tài)的其他組件（如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等），能有效提升生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性和可維護(hù)性。

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所以，掌握 TensorFlow 2 是一件?ROI 很高的事，甚至可以說是AI 工程師高效進(jìn)階的必修課。

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這里，給你分享一份從基礎(chǔ)到項(xiàng)目進(jìn)階的?TensorFlow 2.0 學(xué)習(xí)框架圖，你可以系統(tǒng)梳理 TF2.0 的在實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目中的應(yīng)用，循序漸進(jìn)地掌握 TensorFlow 2.0 核心知識。

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這張圖譜出自彭靖田，之前看過他的《TensorFlow 快速入門與實(shí)戰(zhàn)》，由淺入深講解了四個 TensorFlow 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，跟著學(xué)下來，感覺收獲很大。最近，得知他又推出了第二季《TensorFlow 2 項(xiàng)目進(jìn)階實(shí)戰(zhàn)》，我第一時(shí)間就訂閱了。

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在課程中，他系統(tǒng)講解了 AI 項(xiàng)目落地的設(shè)計(jì)思路和關(guān)鍵原則，帶你掌握 TensorFlow 2 核心思想和實(shí)戰(zhàn)技能。同時(shí)，通過完整落地一個 AI 新零售項(xiàng)目，提升你的 AI 技術(shù)，做到熟練運(yùn)用 TensorFlow 2?？嘤跊]有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)，這個課再適合不過了。

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彭靖田是誰？

上面也提到了，彭靖田是品覽數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO，Google Developers Experts。

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多年來，一直從事 TensorFlow 與 AI 落地的相關(guān)工作。畢業(yè)進(jìn)入華為后，在 2012 實(shí)驗(yàn)室深度學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)參與了 ModelArts 的早期設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，而后作為技術(shù)合伙人，加入容器智能云初創(chuàng)公司 Caicloud，負(fù)責(zé) AI 云平臺 Clever 的設(shè)計(jì)與研發(fā)工作?，F(xiàn)在，與朋友一起創(chuàng)業(yè)做了品覽數(shù)據(jù)，主要面向大企業(yè)（如萬科、上汽、味全、自如等）提供 AI 物品識別產(chǎn)品及解決方案。

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新零售是一個行業(yè)前景明朗、技術(shù)應(yīng)用廣泛的 AI 落地場景，已經(jīng)逐漸開始影響我們的生活方式。在課程中，彭靖田以參與性最高的線下門店為切入點(diǎn)，以貨架為舞臺，帶你了解如何用 AI 實(shí)現(xiàn)貨架數(shù)字化和業(yè)務(wù)智能化，幫品牌商 / 零售商快速提高銷售額。

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內(nèi)容主要分為三部分：

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第一部分：TensorFlow 2 的設(shè)計(jì)思想與上手實(shí)踐，以及它和 TensorFlow 1.x 的區(qū)別。帶你快速掌握 TensorFlow 2 的核心模塊，做到有效處理數(shù)據(jù) 、訓(xùn)練模型并預(yù)測結(jié)果。

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第二部分：以 AI 新零售項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)為主線，講解 AI 新零售的需求背景、AI 解決方案設(shè)計(jì)、目標(biāo)檢測與商品識別的落地實(shí)戰(zhàn)，并結(jié)合 AI 模型和業(yè)務(wù)邏輯，動手實(shí)現(xiàn)一個完整的 Web 應(yīng)用交付。在檢測和識別部分，會用到比較前沿 RetinaNet 技術(shù)。

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這部分是課程的重點(diǎn)章節(jié)，從方案設(shè)計(jì)到最終的落地，會遇到哪些坑，如何去填這些坑，作者將這些年摸爬滾打的經(jīng)驗(yàn)通通都分享給你，讓你在今后的工作中少走彎路。

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第三部分：分享 TensorFlow 2 中極具價(jià)值的幾個進(jìn)階使用模塊及方法，主要是圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)、分布式訓(xùn)練、遷移學(xué)習(xí)、性能優(yōu)化以及生產(chǎn)級部署幾大塊，帶你了解 TensorFlow 2 的強(qiáng)大能力，并利用它們?yōu)樽约旱捻?xiàng)目賦能。

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詳細(xì)內(nèi)容，可以看看目錄。?

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