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内容详情：28丨应用：使用TensorFlow2训练RetinaNet.mp4 23丨理论：YOLO系列一阶段模型概述.mp4 27丨应用：生成CSV格式数据集与标注.mp4 29丨应用：使用RetinaNet检测货架商品.mp4 30丨扩展：目标检测常用数据集综述.mp4 22丨理论R-CNN系列二阶段模型综述.mp4 31丨扩展：目标检测更多应用场景介绍.mp4 25丨应用：检测数据标注方法与流程.mp4 32丨基础：图像分类问题定义与说明.mp4 26丨应用：划分检测训练集与测试集.mp4 18丨方案设计：基于深度学习的检测.mp4 20丨基础：目标检测问题定义与说明.mp4 16丨长期⽬标：货架数字化与业务智能化.mp4 21丨基础：深度学习在目标检测中的应用.mp4 17丨短期目标：自动化陈列审核和促销管理.mp4 24丨应用：RetinaNet与FacolLoss带来了什么.mp4 19丨方案交付：支持在线识别和API调用的AI_SaaS_已学完.mp4 15丨用户需求：线下门店业绩如何提升？.mp4 14丨行业背景：AI新零售是什么.mp4 07丨TensorFlow2开发环境搭建.mp4 10丨使用tf.keras管理Sequential模型.mp4 08丨TensorFlow2数据导入与使⽤.mp4 06丨TensorFlow2落地应⽤.mp4 12丨FashionMNIST数据集介绍.mp4 04丨TensorFlow2核心模块.mp4 11丨使用tf.keras管理functionalAPI.mp4 13丨使用TensorFlow2训练分类网络.mp4 05丨TensorFlow2vsTensorFlow1.x.mp4 09丨使用tf.keras.datasets加载数据.mp4 02丨内容综述：如何快速⾼效学习AI与TensorFlow2.mp4 01丨课程介...等。
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