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• TensorFlow 2.4 官方教程
• 初学者的 TensorFlow 2.0 教程
• 针对专业人员的 TensorFlow 2.0 入门
• 初级
  • Keras 机器学习基础知识
    • 基本分类：对服装图像进行分类
    • 电影评论文本分类
    • 使用 Keras 和 Tensorflow Hub 对电影评论进行文本分类
    • Basic regression: Predict fuel efficiency
    • Overfit and underfit
    • 保存和恢复模型
    • Introduction to the Keras Tuner
  • 加载和预处理数据
    • 用 tf.data 加载图片
    • 使用 tf.data 加载文本数据
    • 用 tf.data 加载 CSV 数据
    • 使用 tf.data 加载 NumPy 数据
    • 使用 tf.data 加载 pandas dataframes
    • Unicode 字符串
    • TF.Text
    • TFRecord 和 tf.Example
  • Estimator
    • 预创建的 Estimators
    • Build a linear model with Estimators
    • 在 Tensorflow 中训练提升树（Boosted Trees）模型
    • 梯度提升树（Gradient Boosted Trees）：模型理解
    • 通过 Keras 模型创建 Estimator
• 高级
  • 自定义
    • Customization basics: tensors and operations
    • Custom layers
    • 自定义训练: 演示
  • 分布式训练
    • Keras 的分布式训练
    • 使用 tf.distribute.Strategy 进行自定义训练
    • 利用 Keras 来训练多工作器（worker）
    • 利用 Estimator 进行多工作器训练
    • 使用分布策略保存和加载模型
    • Distributed Input
  • 图像
    • 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）
    • Image classification
    • Transfer learning and fine-tuning
    • Transfer learning with TensorFlow Hub
    • Data augmentation
    • 图像分割
  • 文本
    • 单词嵌入向量
    • 使用 RNN 进行文本分类
    • 循环神经网络（RNN）文本生成
    • 基于注意力的神经机器翻译
    • Image captioning with visual attention
    • 理解语言的 Transformer 模型
    • Fine-tuning a BERT model
  • 结构化数据
    • 对结构化数据进行分类
    • Classification on imbalanced data
    • Time series forecasting
  • 生成
    • 神经风格迁移
    • DeepDream
    • 深度卷积生成对抗网络
    • Pix2Pix
    • CycleGAN
    • Adversarial example using FGSM
    • Intro to Autoencoders
    • 卷积变分自编码器
  • 可解释性
    • Integrated gradients
  • 强化学习
    • Playing CartPole with the Actor-Critic Method