AI 实战项目，拿下 TensorFlow 2.0 | 极客时间

如今，没人再质疑机器学习和深度学习的重要性了。而在众多的深度学习框架中，TensorFlow 凭借其强劲的运算性能、高效的超大集群并行能力、生产环境部署的稳定性、丰富的语言接口以及支持灵活的模型设计等特，成为目前最流行的深度学习框架。

TensorFlow 2.0 发布已有一年多时间，不过，仍然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），可有效提升生产环境的稳定性和可维护性。

目前来，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，比如如何证明自己是位合格的 AI 算法工程师？怎样在生产环境中真正应用 TensorFlow ？实际 AI 项目研发过程中会遇到哪些坑，具体如何解决？

所以，我与极客时间再次合作，推出了视频课《TensorFlow 2 项目进阶实战》。在课程中，我系统讲解了 AI 项目落地的设计思路和关键则，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，进一步提升你的 AI 技术，做到熟练运用 TensorFlow 2。

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我是谁？

我是彭靖田， Google Developers Experts，品览数据联合创始人兼 CTO。

多年来，我一直从事 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，我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。

我是如何讲  TensorFlow 2  的？

根据这些年 AI 一线的工作经验和实践总结，结合 AI 落地的实际情况和发展趋势，我选择了 AI 新零售这个极具价值的学习路线。

新零售是一个行业前景明朗、技术应用广泛的 AI 落地场景，已经逐渐开始影响我们的生活方式。在课程中，我以参与性最高的线下门店为切入，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，我会用到比较前沿的 RetinaNet 技术。

这部分也是课程的重章节，从方案设计到最终的落地，会遇到哪些坑，如何去填这些坑，我会把自己这些年摸爬滚打的经验都分享给你，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，并利用它们来为自己的项目赋能。

详细内容，可以目录。

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