在这个人工智能和机器学习快速发展的时代,TensorFlow已成为众多开发者和研究者广泛使用的工具之一。为了帮助更多的人快速掌握TensorFlow 2.0的使用,Google老师亲自授课,带来了这一门完整的TensorFlow 2.0入门到进阶课程。
这门课程以TensorFlow 2.0框架为主体,通过讲解图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目,让学员全面了解TensorFlow 2.0的使用方法和应用场景。课程内容涵盖了从基础到进阶的全方位学习内容,包括TensorFlow 2.0的安装与配置、张量的运算与数据流、模型构建与训练、分布式计算、应用机器学习等众多方面。
通过这门课程的学习,你将掌握TensorFlow 2.0的核心概念和技能,学会如何使用TensorFlow 2.0构建和训练各种类型的机器学习模型,以及如何进行分布式计算。同时,你还会了解到TensorFlow 2.0中一些高级特性和最佳实践,例如使用tf.data API进行数据预处理和加载、使用tf.keras API进行模型设计和训练、使用tf.estimator API进行分布式训练和管理模型等。
这门课程注重实践性和实用性,你将通过完成多个项目来巩固所学知识。同时,Google老师的亲自授课将为你提供全方位的学习指导和学习体验,帮助你更好地掌握TensorFlow 2.0的使用方法和技巧。
总之,Google老师亲授的TensorFlow 2.0入门到进阶课程是一门全面、系统、实用的课程,旨在帮助你快速掌握TensorFlow 2.0的使用方法和应用场景。通过这门课程的学习,你将能够更好地应对人工智能和机器学习领域中的各种挑战和问题。让我们一起加入这个充满乐趣和挑战的学习旅程吧!
部分文件目录:
资料 第9章Tensorflow模型保存与部署[80.54MB] 第8章Tensorflow分布式[204.25MB] 第7章循环神经网络[21856MB] 第6章卷积神经网络[245.13MB] 第5章Tensorflow Estimator使用与tf1.0[241.66MB] 第4章Tensorflow dataset使用[216.88MB] 第3章Tensorflow基础API使用[210.02MB] 第2章Tensorflow keras实战[380.11MB] 第1章Tensorflow简介与环境搭建[276.83MB] 第10章机器翻译[2.17GB]