TensorFlow 2.0 实用进阶

Master Tensorflow 2.0，谷歌最强大的机器学习库，拥有5个高级实用项目

讲师：Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA

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你将会学到的

使用 Google 新发布的 TensorFlow 2.0 构建、训练、测试和部署高级人工神经网络 (ANN) 模型。
了解生成对抗神经网络 (GAN) 背后的基础理论和数学。
在 TF 2.0 中使用 Keras API 应用革命性的 GAN 来生成全新的图像。
了解自动编码器和变分自动编码器 (VAE) 背后的基础理论和数学。
使用 TF 2.0 中的 Keras API 训练和测试自动编码器以执行图像压缩和去噪。
了解 DeepDream 算法背后的基础理论和数学。使用 TF 2.0 中的 Keras API 开发、训练和测试最先进的 DeepDream 算法，以创建基于 AI 的艺术杰作！
了解长短期记忆 (LSTM) 循环神经网络 (RNN) 背后的直觉。
在 TF 2.0 中使用 Keras API 训练长短期记忆 (LSTM) 网络以生成新的莎士比亚风格的文本！
应用迁移学习从预训练的 MobileNet 和 ResNet 网络迁移知识，以使用 TensorFlow 2.0 Hub 对新图像进行分类。
开发 ANN 模型并在 Google 的 Colab 中对其进行训练，同时利用 GPU 和 TPU 的强大功能。
使用 TensorFlow 2.0 Serving 在实践中部署 AI 模型。

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课程内容

8 个章节 • 82 个讲座 • 总时长 12 小时 36 分钟展开所有章节

介绍和课程大纲12 个讲座 • 1 小时 18 分钟

人工神经网络和卷积神经网络综述10 个讲座 • 1 小时 47 分钟

转移学习（TF HUB）12 个讲座 • 1 小时 51 分钟

自动编码器13 个讲座 • 2 小时 15 分钟

深梦8 个讲座 • 1 小时 28 分钟

GAN10 个讲座 • 1 小时 30 分钟

递归神经网络 (RNN) 和 LSTM11 个讲座 • 1 小时 33 分钟

TensorFlow 服务和 Tensorboard6 个讲座 • 54 分钟

要求

有互联网连接的电脑
推荐 – 终极 TensorFlow 2.0 实践课程

说明

谷歌最近发布了 TensorFlow 2.0，这是谷歌在实践中构建和部署人工智能模型的最强大的开源平台。Tensorflow 2.0 版本对 AI 开发人员和爱好者来说是一个巨大的胜利，因为它能够以更简单、更快速的方式开发超先进的 AI 技术。

本课程的目的是为学生提供使用 TensorFlow 2.0 和 Google Colab 构建、训练、测试和部署高级人工神经网络和深度学习模型的实用知识。本课程将涵盖 TensorFlow 2.0 中先进的、最先进的 AI 模型实施，例如 DeepDream、自动编码器、生成对抗网络 (GAN)、使用 TensorFlow Hub 的迁移学习、长短期记忆 (LSTM) 递归神经网络和许多更多的。这些先进的人工智能模型的应用是无穷无尽的，包括新的逼真的人类照片生成、文本翻译、图像去噪、图像压缩、文本到图像的翻译、图像分割和图像字幕。

到 2022 年，全球 AI 和机器学习技术领域预计将从 $1.4B 增长到 $8.8B，预计到 2020 年 AI 技术领域将创造约 230 万个工作岗位。该技术正在大规模发展，几乎被采用每个部门。该课程为学生提供了使用 TensorFlow 2.0 和 Google Colab 使用真实数据集训练高级人工神经网络的实践实践经验。本课程以实用的方式涵盖了多种技术，项目包括但不限于：