课程目录：

TensorFlow 2项目进阶实战– /
├──01丨课程介绍：AI进阶需要落地实战-.mp4 254.79M
├──02丨内容综述：如何快速⾼效学习AI与TensorFlow2-.mp4 116.87M
├──03丨TensorFlow2新特性-.mp4 163.55M
├──04丨TensorFlow2核心模块-.mp4 182.05M
├──05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x-.mp4 148.30M
├──06丨TensorFlow2落地应⽤-.mp4 318.47M
├──07丨TensorFlow2开发环境搭建-.mp4 280.93M
├──08丨TensorFlow2数据导入与使⽤-.mp4 254.35M
├──09丨使用tf.keras.datasets加载数据-.mp4 172.84M
├──10丨使用tf.keras管理Sequential模型-.mp4 277.56M
├──11丨使用tf.keras管理functionalAPI-.mp4 229.40M
├──12丨FashionMNIST数据集介绍-.mp4 256.60M
├──13丨使用TensorFlow2训练分类网络-.mp4 287.90M
├──14丨行业背景：AI新零售是什么-.mp4 628.49M
├──15丨用户需求：线下门店业绩如何提升？-.mp4 282.20M
├──16丨长期⽬标：货架数字化与业务智能化-.mp4 194.81M
├──17丨短期目标：自动化陈列审核和促销管理-.mp4 257.66M
├──18丨方案设计：基于深度学习的检测-.mp4 214.55M
├──19丨方案交付：支持在线识别和API调用的AI SaaS 已学完-.mp4 366.09M
├──20丨基础：目标检测问题定义与说明-.mp4 390.20M
├──21丨基础：深度学习在目标检测中的应用-.mp4 176.63M
├──22丨理论R-CNN系列二阶段模型综述-.mp4 239.42M
├──23丨理论：YOLO系列一阶段模型概述-.mp4 354.82M
├──24丨应用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么-.mp4 463.43M
├──25丨应用：检测数据标注方法与流程-.mp4 351.27M
├──26丨应用：划分检测训练集与测试集-.mp4 638.56M
├──27丨应用：生成CSV格式数据集与标注-.mp4 391.35M
├──28丨应用：使用TensorFlow2训练RetinaNet-.mp4 898.81M
├──29丨应用：使用RetinaNet检测货架商品-.mp4 615.86M
├──30丨扩展：目标检测常用数据集综述-.mp4 201.88M
├──31丨扩展：目标检测更多应用场景介绍-.mp4 271.86M
├──32丨基础：图像分类问题定义与说明-.mp4 537.93M
├──33丨基础：越来越深的图像分类网络-.mp4 427.61M
├──34丨应0：检测SKU抠图与分类标注流程-.mp4 220.05M
├──35丨应用：分类训练集与验证集划分-.mp4 443.86M
├──36丨应0：使4TensorFlow2训练ResNet-.mp4 421.82M
├──37丨应用：使用ResNet识别货架商品-.mp4 441.69M
├──38丨扩展：图像分类常用数据集综述-.mp4 126.41M
├──39丨扩展：图像分类更多应3场景介绍-.mp4 250.04M
├──40丨串联AI流程理论：商品检测与商品识别-.mp4 195.00M
├──41丨串联AI流程实战：商品检测与商品识别-.mp4 495.38M
├──42丨展现AI效果理论：使用OpenCV可视化识别结果-.mp4 211.03M
├──43丨展现AI效果实战：使用OpenCV可视化识别结果-.mp4 316.35M
├──44丨搭建AI SaaS理论：Web框架选型-.mp4 252.39M
├──45丨搭建AISaaS理论：数据库ORM选型-.mp4 264.10M
├──46丨搭建AISaaS理论：10分钟快速开发AISaaS-.mp4 166.11M
├──47丨搭建AISaaS实战：10分钟快速开发AISaaS-.mp4 828.57M
├──48丨交付AISaaS：10分钟快速掌握容器部署-.mp4 307.93M
├──49丨交付AISaaS：部署和测试AISaaS-.mp4 616.00M
├──50丨使TensorFlow2实现图像数据增强-.mp4 438.82M
├──51丨使TensorFlow2实现分布式训练-.mp4 674.19M
├──52丨使TensorFlowHub迁移学习-.mp4 209.83M
├──53丨使@tf.function提升性能-.mp4 556.00M
├──54丨使TensorFlowServing部署云端服务-.mp4 756.33M
├──55丨使TensorFlowLite实现边缘智能-.mp4 210.47M
└──56丨结束语-.mp4 109.76M