精通 TensorFlow 1.x 中文版（初稿）

TensorFlow 101
- 什么是 TensorFlow？
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- 张量
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- 从 Python 对象创建张量
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Keras 101
- 安装 Keras
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- 用于创建 Keras 模型的顺序 API
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- Keras 核心层
- Keras 卷积层
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- Keras 循环层
- Keras 嵌入层
- Keras 合并层
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- Keras 正则化层
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- 编译 Keras 模型
- 训练 Keras 模型
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- MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
- 总结
使用 TensorFlow 进行经典机器学习
- 简单的线性回归
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- 多类分类
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- 用于 MNIST 分类的基于 Keras 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 TFLearn 的 MLP
- 使用 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 的 MLP 总结
- 用于时间序列回归的 MLP
- 总结
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- 简单循环神经网络
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- 使用 Keras 的简单 RNN
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使用 TensorFlow 和 Keras 的文本数据的 RNN
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- Keras 中的 LSTM 文本生成
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使用 TensorFlow 和 Keras 的 CNN
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- 使用 Keras 的用于 MNIST 的 LeNet CNN
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- 使用 Keras 的用于 CIFAR10 的 ConvNets
- 总结
使用 TensorFlow 和 Keras 的自编码器
- 自编码器类型
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- Keras 中的去噪自编码器
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- Keras 中的变分自编码器
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TF 服务：生产中的 TensorFlow 模型
- 在 TensorFlow 中保存和恢复模型
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- 保存和恢复 Keras 模型
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- 安装 Docker
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迁移学习和预训练模型
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- TensorFlow 中的图像预处理，用于预训练的 VGG16
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- 使用 TensorFlow 中的 Inception v3 进行图像分类
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- 总结
深度强化学习
- OpenAI Gym 101
- 将简单的策略应用于 cartpole 游戏
- 强化学习 101
- Q 函数（在模型不可用时学习优化）
- RL 算法的探索与开发
- V 函数（模型可用时学习优化）
- 强化学习技巧
- 强化学习的朴素神经网络策略
- 实现 Q-Learning
- Q-Learning 的初始化和离散化
- 使用 Q-Table 进行 Q-Learning
- Q-Network 或深 Q 网络（DQN）的 Q-Learning
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生成性对抗网络
- 生成性对抗网络 101
- 建立和训练 GAN 的最佳实践
- 使用 TensorFlow 的简单的 GAN
- 使用 Keras 的简单的 GAN
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- 总结
使用 TensorFlow 集群的分布式模型
- 分布式执行策略
- TensorFlow 集群
- 定义集群规范
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- 定义并训练图以进行同步更新
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移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型
- 移动平台上的 TensorFlow
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- Android 上的 TF Lite 演示
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R 中的 TensorFlow 和 Keras
- 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 软件包
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- R 中的 TF 估计器 API
- R 中的 Keras API
- R 中的 TensorBoard
- R 中的 tfruns 包
- 总结
调试 TensorFlow 模型
- 使用tf.Session.run()获取张量值
- 使用tf.Print()打印张量值
- 用tf.Assert()断言条件
- 使用 TensorFlow 调试器（tfdbg）进行调试
- 总结
张量处理单元

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