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Google开发专家带你学 AI：入门到实战（Keras/Tensorflow）（附源码）

Google Developer Experts。品览Pinlan联合创始人兼CTO。国内第一本系统剖析Google AI 框架专著《深入理解TensorFlow》和《TensorFlow快速入门与实战》视频课程作者。加州大学圣迭戈分校访问学者，毕业于浙江大学竺可桢学院求是科学班。曾任才云人工智能云平台 Clever 负责人，华为公司深度学习团队核心成员，主要参与华为深度学习平台的设计和研发工作。

彭靖田

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视频教程-Google开发专家带你学 AI：入门到实战（Keras/Tensorflow）（附源码）-深度学习

学习有效期：永久观看

学习时长：665分钟

学习计划：12天

难度：

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：彭靖田

CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

讲师介绍：Google Developer Experts。品览Pinlan联合创始人兼CTO。国内第一本系统剖析Google AI 框架专著《深入理解TensorFlow》和《TensorFlow快速入门与实战》视频课程作者。加州大学圣迭戈分校访问学者，毕业于浙江大学竺可桢学院求是科学班。曾任才云人工智能云平台 Clever 负责人，华为公司深度学习团队核心成员，主要参与华为深度学习平台的设计和研发工作。

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「你将学到什么？」

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【授课老师】

彭靖田 Google Developer Experts。

曾为 TensorFlow Top 40 的贡献者，著书《深入理解TensorFlow》，是国内第一本深度剖析 Google AI 框架的畅销书。

曾从0到1深入参与了华为 2012 实验室深度学习平台和华为深度学习云服务的设计与研发工作。

【课程会讲哪些知识？】

整个课程以理论加实战为核心，从基础原理、代码案例、模型设计、训练流程、模型评估、参数调优、服务部署铺开，带你手把手入门深度学习，一次性系统掌握实践 AI 的所有知识和流程。下面是课程的知识概览思维导图。

课程包含思维导图上的所有内容（价值299元）前500名立减130元，仅99元买完就能学！

【课程是怎么设计的？】

基础篇，首先帮你梳理人工智能技术发展脉络，让你理解深度学习凭什么成为主流，并结合代码案例详细讲解人工智能的基础概念：神经元、神经网络层、张量、计算方法和梯度优化。

 

入门篇，手把手教你搭建自己的模型开发环境，帮你搞懂人工智能模型训练的计算原理和实践工具 Keras/Tensorflow，带你系统掌握数据预处理、模型评估、解决过拟合问题的实践技能。

 

实战篇，将带你从0到1实践模型设计、代码实现、参数调优、特征提取、模型微调等关键核心技巧，并告诉你如何平衡数据与模型的复杂度。4个实战案例从经典的猫狗分类问题出发，由简易难地带你深入学习，最终带你实践技术领先的目标检测YoloV3 和图像分类MobileNet 模型，并落地应用。

 

【需要什么基础？】

课程面向所有对深度学习感兴趣的程序员，即使没有任何人工智能和计算机科学背景，也可以学习和掌握。

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍与概览

1.课程开篇语

第2章：深度学习基础篇-神经网络概览与发展

1.章节导学

2.激荡63年：人工智能简史

3.脱颖而出的深度学习

4.神经网络是“照猫画虎”

5.神经网络的血液：张量

6.神经网络的齿轮：张量运算

7.神经网络的引擎：梯度优化

第3章：深度学习入门篇-动手实现神经网络

1.章节导学

2.深度学习框架Keras简介

3.搭建深度学习开发环境

4.深度学习“四件套”：数据、模型、损失函数与优化器

5.深度学习：”Hello MNIST”

6.深度学习实战：IMDb 数据集介绍

7.深度学习实战：电影评论分类模型

第4章：深度学习入门篇-如何做好模型

1.章节导学

2.机器学习的三大分支

3.模型训练：如何评估一个模型的好与坏

4.模型训练：常用数据预处理方法

5.模型训练：如何解决过拟合问题

第5章：深度学习实战篇-猫狗分类网络训练与调优

1.章节导学

2.猫狗分类理论：CNN理论基础与实现

3.猫狗分类基础：训练一个最简单的分类模型

4.猫狗分类进阶：数据增强（举一反三造数据）

5.猫狗分类进阶：特征提取（站在巨人肩膀上）

6.猫狗分类进阶：模型微调（青出于蓝胜于蓝）

第6章：深度学习实战篇-可视化深度学习的应用

1.章节导学

2.深度学习可视化：神经网络模型结构

3.深度学习可视化：神经网络中间激活

4.深度学习可视化：卷积层过滤器

5.深度学习可视化：类激活热力图

第7章：深度学习实战篇-目标检测模型与应用

1.章节导学

2.深度学习实战：目标检测问题定义与说明

3.深度学习实战：目标检测模型的应用场景

4.深度学习实战：目标检测常用数据集介绍

5.深度学习实战：深度目标模型发展概述

6.深度学习实战：二阶段（two-stage）目标检测模型概述

7.深度学习实战：目标检测 YOLO 系列模型发展 01

8.深度学习实战：目标检测 YOLO 系列模型发展 02

9.深度学习实战：实战 Darknet YOLOv3 目标检测

10.深度学习实战：实战 Keras YOLOv3 目标检测

11.深度学习实战：实战 YOLOv3 迁移学习模型训练

12.深度学习实战：实战短小精干的 Tiny-YOLOv3 目标检测

13.深度学习实战：实战 Tiny-YOLOv3 迁移学习模型训练

第8章：深度学习实战篇：物品分类模型与应用

1.章节导学

2.深度学习实战：图像分类问题定义与说明

3.深度学习实战：图像分类模型的应用场景

4.深度学习实战：图像分类常用数据集介绍

5.深度学习实战：“重量级“图像分类模型概述

6.深度学习实战：“轻量级“图像分类模型概述

7.深度学习实战：图像分类 MobileNets 系列模型发展

8.深度学习实战：实战 Keras MobileNet 图像分类

9.深度学习实战：实战 Keras 和 TensorFlow 模型格式转换

10.深度学习实战：实战 TensorFlow Lite 模型格式转换

11.深度学习实战：搭建TensorFlow Lite 模型运行环境

12.深度学习实战：实现手机上的实时物品分类应用

第9章：总结与梳理

1.课程总结

2.常见问题与学习路线推荐

 

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• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授思路与实战。

• 答疑服务

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「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是技术不够丰富，没有竞争力的你

 

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「你可以收获什么？」

1、快速掌握人工智能的理论基础与代码案例

2、4个典型人工智能模型实战，手把手教你模型训练和参数调优

3、全方位解密深度学习训练原理，实践可视化深度学习

4、使用人工智能解决实际问题的思路与技巧

 

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