TensorFlow 2.x项目实战：图像识别/推荐系统培训课程-曙海培训中心

TensorFlow 2.x项目实战：图像识别/推荐系统培训课程

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• 培训对象： AI工程师、机器学习开发者、推荐系统工程师、计算机视觉从业者。

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• 培训目标：

  • 掌握TensorFlow 2.x的Eager Execution和Keras API。

  • 能够构建和训练图像分类、目标检测模型。

  • 实现协同过滤和深度推荐模型（Wide&Deep、DeepFM）。

  • 具备模型导出和服务化部署能力。

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• 培训内容介绍：

  一、 TensorFlow 2.x核心特性： 了解TF2.x与1.x的差异，掌握Eager Execution和Keras Sequential/Functional API。

  二、 数据管道构建（tf.data）： 使用tf.data构建高性能数据输入管道，处理图像和文本数据增强。

  三、 图像分类实战： 使用卷积神经网络构建图像分类器，应用批归一化和Dropout提升性能。

  四、 预训练模型与应用： 使用TensorFlow Hub加载预训练模型（MobileNet、EfficientNet），进行迁移学习。

  五、 目标检测（YOLO/SSD）： 了解目标检测算法原理，使用TensorFlow Object Detection API训练检测模型。

  六、 图像分割（U-Net）： 实现语义分割模型U-Net，处理医学图像或街景分割任务。

  七、 推荐系统基础： 理解协同过滤、矩阵分解原理，使用TensorFlow实现基础推荐模型。

  八、 Wide & Deep模型实现： 构建Wide & Deep模型，结合记忆能力和泛化能力提升推荐效果。

  九、 DeepFM与多任务学习： 实现DeepFM模型处理特征交叉，使用多任务学习优化多个目标（CTR、CVR）。

  十、 模型训练与调优： 使用TensorBoard监控训练，实现模型检查点和早停机制，进行超参数搜索。

  十一、 模型导出与部署（TF Serving）： 导出SavedModel格式，使用TensorFlow Serving部署模型API。

  十二、 实战项目：端到端模型开发： 从数据处理开始，完成图像识别或推荐系统的模型训练、评估和部署全流程。