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01 - 课程内容综述.mp4
02 - 第一章内容概述.mp4
03 - TensorFlow产生的历史必然性.mp4
04 - TensorFlow与Jeff Dean的那些事.mp4
05 - TensorFlow的应用场景.mp4
06 - TensorFlow的落地应用.mp4
07 - TensorFlow的发展现状.mp4
08 - 第二章内容概述.mp4
09 - 搭建你的TensorFlow开发环境.mp4
10 - Hello TensorFlow.mp4
11 - 在交互环境中使用TensorFlow.mp4
12 - 在容器中使用TensorFlow.mp4
13 - 第三章内容概述.mp4
14 - TensorFlow模块与架构介绍.mp4
15 - TensorFlow数据流图介绍.mp4
16 - 张量（Tensor）是什么（上）.mp4
17 - 张量（Tensor）是什么（下）.mp4
18 - 变量（Variable）是什么（上）.mp4
19 - 变量（Variable）是什么（下）.mp4
20 - 操作（Operation）是什么（上）.mp4
21 - 操作（Operation）是什么（下）.mp4
22 - 会话（Session）是什么.mp4
23 - 优化器（Optimizer）是什么.mp4
24 - 第四章内容概述.mp4
25 - 房价预测模型的前置知识.mp4
26 - 房价预测模型介绍.mp4
27 - 房价预测模型之数据处理.mp4
28 - 房价预测模型之创建与训练.mp4
29 - TensorBoard 可视化工具介绍.mp4
30 - 使用 TensorBoard 可视化数据流图.mp4
31 - 实战房价预测模型：数据分析与处理.mp4
32 - 实战房价预测模型：创建与训练.mp4
33 - 实战房价预测模型：可视化数据流图.mp4
34 - 第五章内容概述.mp4
35 - 手写体数字数据集 MNIST 介绍（上）.mp4
36 - 手写体数字数据集 MNIST 介绍（下）.mp4
37 - MNIST Softmax 网络介绍（上）.mp4
38 - MNIST Softmax 网络介绍（下）.mp4
39 - 实战MNIST Softmax网络（上）.mp4
40 - 实战MNIST Softmax网络（下）.mp4
41 - MNIST CNN网络介绍.mp4
42 - 实战MNIST CNN网络.mp4
43 - 第六章内容概述.mp4
44 - 准备模型开发环境.mp4
45 - 生成验证码数据集.mp4
46 - 输入与输出数据处理.mp4
47 - 模型结构设计.mp4
48 - 模型损失函数设计.mp4
49 - 模型训练过程分析.mp4
50 - 模型部署与效果演示.mp4
51 - 第七部分内容介绍.mp4
52 - 人脸识别问题概述.mp4
53 - 典型人脸相关数据集介绍.mp4
54 - 人脸检测算法介绍.mp4
55 - 人脸识别算法介绍.mp4
56 - 人脸检测工具介绍.mp4
57 - 解析 FaceNet 人脸识别模型.mp4
58 - 实战 FaceNet 人脸识别模型.mp4
59 - 测试与可视化分析.mp4
60 - 番外篇内容介绍.mp4
61 - TensorFlow 社区介绍.mp4
62 - TensorFlow 生态-TFX.mp4
63 - TensorFlow 生态-Kubeflow.mp4
64 - 如何参与 TensorFlow 社区开源贡献.mp4
65 - ML GDE 是 TensorFlow 社区与开发者的桥梁.mp4
66 - 课程总结.mp4

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