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- 入门须知
- 数据分析
- 01. Python 工具
- 02. Python 基础
- 03. Numpy
- 04. Scipy
- 05. Python 进阶
- 06. Matplotlib
- 07. 使用其他语言进行扩展
- 08. 面向对象编程
- 09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环：scan（详解）
- Theano 实例：线性回归
- Theano 实例：Logistic 回归
- Theano 实例：Softmax 回归
- Theano 实例：人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例：更复杂的网络
- Theano 实例：卷积神经网络
- Theano tensor 模块：基础
- Theano tensor 模块：索引
- Theano tensor 模块：操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块：nnet 子模块
- Theano tensor 模块：conv 子模块
- 10. 有趣的第三方模块
- 11. 有用的工具
- 12. Pandas
- 机器学习
- PyTorch
- 深度学习入门
- 自然语言处理
- TensorFlow 2.0 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