真香！TensorFlow2 进阶实战视频课来了

记得 TensorFlow 2.0 刚发布时，一票开发者都在疯狂吐槽：官方文档不好找，bug 没有及时修复和更新等等。尽管上线已有一年多，仍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，还扩展了原有 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），能有效提升生产环境的稳定性和可维护性。

 

所以，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？

 

这里，给你分享一份从基础到项目进阶的 TensorFlow 2.0 学习框架图，你可以系统梳理 TF2.0 的在实战项目中的应用，循序渐进地掌握 TensorFlow 2.0 核心知识。

             

 

这张图谱出自彭靖田，之前看过他的《TensorFlow 快速入门与实战》，由浅入深讲解了四个 TensorFlow 实战项目，跟着学下来，感觉收获很大。最近，得知他又推出了第二季《TensorFlow 2 项目进阶实战》，我第一时间就订阅了。

 

在课程中，他系统讲解了 AI 项目落地的设计思路和关键原则，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，提升你的 AI 技术，做到熟练运用 TensorFlow 2。苦于没有实战经验的同学，这个课再适合不过了。

 

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彭靖田是谁？

上面也提到了，彭靖田是品览数据联合创始人兼 CTO，Google Developers Experts。

 

多年来，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，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。

 

这门课是如何设计的？

作者根据这些年 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，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，彭靖田以参与性最高的线下门店为切入点，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，会用到比较前沿 RetinaNet 技术。

 

这部分是课程的重点章节，从方案设计到最终的落地，会遇到哪些坑，如何去填这些坑，作者将这些年摸爬滚打的经验通通都分享给你，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，并利用它们为自己的项目赋能。

 

详细内容，可以看看目录。 

             

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