项目落地才是硬道理!TensorFlow 2 神了

机器学习与生成对抗网络

共 2206字,需浏览 5分钟

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2021-06-23 14:57

记得 TensorFlow 2.0 刚发布时,一票开发者都在疯狂吐槽:官方文档不好找,bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线这么久,仍有大量开发者不愿从 1.x 升级,或从别的框架迁移过来。


事实上,TensorFlow 2 不仅继承了 Keras 快速上手和易于使用的特性,还扩展了原有 Keras 所不支持的分布式训练,并整合了 TF 生态的其他组件(如 TF Serving、TF Lite、TF Hub、TFX 等),能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。

 

所以,掌握 TensorFlow 2 是一件 ROI 很高的事,甚至可以说是AI 工程师高效进阶的必修课


现在市面上讲 AI 入门和 TensorFlow 的资料不少,但由于缺乏实际应用场景和数据支持,且没有测试集和测试场景,无法验证效果,大部分人在学完课程后,仍然有一些普适性问题没有解决,比如:


  • 怎样在生产环境中真正应用 TensorFlow ?

  • 如何证明自己是位合格的 AI 算法工程师?

  • 实际 AI 项目研发过程中会遇到哪些坑,具体如何解决?


这里,给你分享一份从基础到项目进阶的 「TensorFlow 2.0 学习框架图」,你可以系统梳理 TF2.0 的在实战项目中的应用,循序渐进地掌握 TensorFlow 2.0 核心知识。

      


这张图谱出自彭靖田,之前看过他的《TensorFlow 快速入门与实战》,由浅入深讲解了四个 TensorFlow 实战项目,跟着学下来,感觉收获很大。前段时间,又刷了他出的第二季《TensorFlow 2 项目进阶实战》,讲得真的太硬核了,真心推荐。

 

在这个课程中,他系统讲解了AI 项目落地的设计思路和关键原则,带你掌握 TensorFlow 2 核心思想和实战技能。同时,通过完整落地一个 AI 新零售项目,让大家能够了解在真实的生产环境当中,AI 是如何帮助企业降本增效,解决实际问题的。


苦于没有实战经验的同学,这个课再适合不过了。完全可以带你了解和掌握 AI 落地的设计思路和经验,同时提升你的 AI 技术,做到熟练运用 TensorFlow 2。价格也很合适,新人首单 ¥59.9

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介绍一下作者——彭靖田 , 品览数据联合创始人兼 CTO,Google Developers Experts。

 

多年来,一直从事 TensorFlow 与 AI 落地的相关工作。毕业进入华为后,在 2012 实验室深度学习团队参与了 ModelArts 的早期设计和实现,而后作为技术合伙人,加入容器智能云初创公司 Caicloud,负责 AI 云平台 Clever 的设计与研发工作。现在,与朋友一起创业做了品览数据,主要面向大企业(如万科、上汽、味全、自如等)提供 AI 物品识别产品及解决方案。


这门课是如何设计的?


彭靖田以参与性最高的线下门店为切入点,以货架为舞台,带你了解如何用 AI 实现货架数字化和业务智能化,帮品牌商 / 零售商快速提高销售额。内容主要分为三部分:

 

→第一部分:TensorFlow 2 的设计思想与上手实践,以及它和 TensorFlow 1.x 的区别。带你快速掌握 TensorFlow 2 的核心模块,做到有效处理数据 、训练模型并预测结果。

 

→第二部分:以 AI 新零售项目实战为主线,讲解 AI 新零售的需求背景、AI 解决方案设计、目标检测与商品识别的落地实战,并结合 AI 模型和业务逻辑,动手实现一个完整的 Web 应用交付。在检测和识别部分,会用到比较前沿 RetinaNet 技术。

 

这部分是课程的重点章节,从方案设计到最终的落地,会遇到哪些坑,如何去填这些坑,作者将这些年摸爬滚打的经验通通都分享给你,让你在今后的工作中少走弯路。

 

→第三部分:分享 TensorFlow 2 中极具价值的几个进阶使用模块及方法,主要是图像数据增强、分布式训练、迁移学习、性能优化以及生产级部署几大块,带你了解 TensorFlow 2 的强大能力,并利用它们为自己的项目赋能。


   

这个课程我最满意的也是能够贡献一些真实场景的复杂数据,让大家真正能够实战一把 AI,看看现在落地到底难在哪,这些 Corner Case 到底怎么去解决。非常实用了,需要的朋友可以抓住这一次学习的机会。毕竟学好了才能打造个人的稀缺性,提升个人在行业竞争力。

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