TensorFlow2 深度学习实战课 入门到精通 AI 算法编程教学推荐

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一共90个课时  录制时间应该是2025年，我这是猜测的哈，介意的就不要拍了，内容我也没细看

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**一、基础入门与核心流程搭建**： 广东省普宁京东教程

先通过课程简介与版本心得梳理TensorFlow 2的核心定位和学习方向，再详细讲解环境安装的完整步骤与基础操作技巧，夯实学习基础；随后围绕通用建模流程展开教学，从任务目标、数据集解读，到API文档运用、网络模型训练，再到超参数调节与预测结果展示，完整覆盖深度学习建模全流程，同时补充分类模型构建、tf.data模块使用、模型保存与读取等核心实操技能，让学员掌握TensorFlow 2基础建模的核心逻辑与实操方法。 广西壮族自治区玉林计算机基础教程

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**二、计算机视觉实战与进阶优化**：

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聚焦TensorFlow 2在计算机视觉领域的应用，以猫狗识别为核心实战任务，先讲解卷积网络参数解读与网络架构配置方法，完成基础卷积模型的训练与效果验证；再深入教学数据增强的原理与图像数据变换实操，通过猫狗识别实例落地数据增强技巧；最后系统讲解迁移学习的目标、策略，结合Resnet原理与经典预训练模型加载方法，搭配Callback模块完成迁移学习实战，还补充tfrecords数据源制作、图像数据处理等实用技巧，全方位掌握计算机视觉任务的进阶优化思路。

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**三、文本处理与序列模型实战**：

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转向TensorFlow 2在文本领域的应用，先讲解文本分类基础任务的全流程，包括文本词预处理、训练batch数据制作、损失函数定义等核心步骤；再深入解析RNN模型在文本任务中的应用，从输入数据维度解读、数据映射表制作，到embedding层构建、数据生成器设计，再到双向RNN与自定义网络模型的定义和训练，完整覆盖序列模型实战要点；同时补充CNN应用于文本任务的原理与实操，让学员掌握文本处理从基础到进阶的全流程建模方法。 四川省崇州Nginx教程

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**四、时间序列与BERT模型深度解析**：

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首先讲解时间序列预测任务的实战方法，包括多特征、序列结果预测等不同场景的建模思路；随后聚焦BERT模型展开系统教学，从任务目标、传统方案痛点分析，到注意力机制、self-attention计算、Multi-head作用、位置编码等核心原理拆解，再到transformer整体架构梳理，完整解析BERT的底层逻辑；同时落地BERT模型训练实例，讲解开源项目配置、数据读取预处理、tfrecord制作、Embedding层优化、mask机制、QKV矩阵构建等实操要点，最终完成Transformer模块搭建与BERT模型训练，掌握前沿预训练语言模型的实战应用。 河南省新密摄影制图教程

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**五、生成式模型与经典网络实战**：

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围绕生成式模型和经典网络展开教学，先讲解对抗生成网络（GAN）的核心原理，从通俗解释、网络组成，到DCGAN架构设计与训练实操，再到CycleGan的数据集准备、网络架构解析、PatchGan判别网络原理，完成生成式模型的全流程实战；同时补充Resnet经典网络的论文解读、架构分析与项目实战，从数据集处理、训练数据构建，到网络架构层次拆解、前向传播配置，最终完成Resnet模型训练；此外还补充VISDOM可视化配置等实用技巧，让学员掌握生成式模型与经典骨干网络的实战应用能力。 广东省阳春抠图教程

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1. 课程从TensorFlow 2基础环境搭建、通用建模流程入手，逐步覆盖计算机视觉、文本处理、时间序列等核心应用场景。

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2. 以实战任务为核心（猫狗识别、BERT训练、GAN生成、Resnet训练等），兼顾原理解析与实操落地，层层递进。

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3. 补充数据增强、迁移学习、tfrecords制作等进阶技巧，覆盖从基础入门到进阶实战的全维度学习需求。 四川省巴中动态视觉教程

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