2019 GAITC 同期活动 | TensorFlow 培训：你认真学习的样子，成功引起了我的注意！

本次学习内容均精选自黑胡桃实验室和 TensorFlow 中国团队联合开发的 TensorFlow Crash Course（TensorFlow 快速入门课程，以下简称“TFCC”），该系列课程通过一个个案例来学习 TensorFlow 中的基础知识、Keras 等 API使用方法以及在主流平台的部署方式。本次活动将带大家从模型构建开始经历使用 TensorFlow 完成模型开发的过程。

1.使用 tf.keras 构建一个自己的 QuickDraw 模型

Quick Draw，这款由谷歌研发的微信小程序，可以看做是 AI 版的 “你画我猜”，玩法很简单，按照提示词进行绘画，只要在 20 秒内 AI 能够识别出画的是什么，就能进入下一关继续挑战。本场日程中我们将尝试实现 QuickDraw 中手绘图案识别的功能，使用 tf.keras 构建卷积神经网络，通过调整超参数的方式得出理想的模型。

2.在 TensorFlow Eager Execution 下调试数据集和模型

以往在使用 TensorFlow 进行开发时，无论使用的是低级 API 或者高级 tf.keras API，都必须按照 新建图 -> 编译图 -> 训练图 -> 执行/导出图 的方式进行开发，这种方式无法在图中进行逻辑判断，甚至连输出调试都非常不方便。为此 Google 开发出了 Eager Execution。在本场日程中我们将在 TensorFlow 的 Eager Execution 模式下，基于使用 tf.keras 创建一个卷积神经网络识别手绘图像，使用 metrics 训练并评估这个神经网络，最终将训练结果持久化存储。

3.TensorFlow Hub 中文单词相似度匹配

使用 tf.keras 对 nnlm 模型结构有个基础认知，并在此基础上使用 TensorFlow Hub 获取已训练的模型，最终计算出两个中文词汇的相似度。

4.挑战 Kaggle 情绪识别

使用前述内容，与导师一起完成案例的制作和部署

1.学员需提前安装最新版 Chrome 的电脑环境以便进行学习；

2.课程提供现场投影演示和指导；

3. 黑胡桃实验室会确保培训活动的算力支持。