Google工程师亲授 Tensorflow2.0－入门到进阶
第1章 Tensorflow简介与环境搭建
本门课程的入门章节，简要介绍了tensorflow是什么，详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。
第2章 Tensorflow keras实战
本门课程的基础章节，详细介绍了如何使用tf.keras进行模型的搭建以及大量的深度学习的理论知识。理论知识包括分类问题、回归问题、损失函数、神经网络、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类、房价预测上的实现。...
第3章 Tensorflow基础API使用
接上一节课中使用高级抽象的API tf.keras搭建模型，本节课则介绍了基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型。课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。...
第4章 Tensorflow dataset使用
介绍Tensorflow dataset空间下API的使用，dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。
第5章 Tensorflow Estimator使用与tf1.0
本节课分为两部分，第一部分介绍tensorflow中estimator和特征列的API的使用，estimator是和keras平级的用于模型抽象的高级API，会使用泰坦尼克生存预测项目来详细的讲解特征抽取和estimator使用。学习完以上的基础知识后，在第二部分中会讲解tf1.0的知识点来方便大家对比2.0与1.0的区别。...
第6章 卷积神经网络
本节课程依托图像分类与两个Kaggle数据集项目，主要讲解卷积神经网络，包括卷积、池化、卷积网络、数据增强、迁移学习等知识。详细的讲解了卷积操作的过程。同时还对如何使用Kaggle平台上的GPU进行的讲解。
第7章 循环神经网络
本节课程依托文本分类和文本生成两个项目，对序列式问题、循环神经网络、LSTM、双向LSTM等模型进行了详细的讲解和实战。
第8章 Tensorflow分布式
本节课程依托图像分类项目，对tensorflow框架中的分布式原理和策略进行了详细的讲解，并在实战中予以实现。尤其是对参数服务器的分布式的并行架构进行详细的阐述。
第9章 Tensorflow模型保存与部署
本节课程依托图像分类项目，对tensorflow模型和部署进行了详细的讲解，包括普通的模型保存、tflite的使用、模型的android的部署、在js上的部署等以及对应的实战。
第10章 机器翻译与tensor2tensor使用
本节课程依托机器翻译项目，对transformer模型进行了详细的讲解，包括可缩放点积注意力、多头注意力等知识。并对该模型进行了实现。同时，讲解了tensorflow中常用算法库tensor2tensor的使用，并使用tensor2tensor中已有的最新算法在图像分类和机器翻译上进行了最高效果的训练。...
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