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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