课程主页: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques
在当今的人工智能和机器学习时代，掌握TensorFlow已经成为许多开发者和研究者提升技能的重点之一。Coursera平台上推出的“TensorFlow: Advanced Techniques”课程，正是为了帮助学习者更深入地理解和应用TensorFlow工具。该课程由DeepLearning.AI提供，内容丰富，涵盖多个深度学习的高级主题。
该课程共分为四个模块，旨在通过实践操作提升您的机器学习模型定制能力。每个模块都有明确的目标和实际操作，让学习者在真实的项目中应用所学知识。
第一个模块是“使用TensorFlow定制模型、层和损失函数”。在这个部分，您将比较功能性API和顺序API，并探索可以构建的新模型。课程链接：[点击这里访问](https://www.coursera.org/learn/custom-models-layers-loss-functions-with-tensorflow)。
接下来是“定制和分布式训练”，您将了解到Tensor对象作为TensorFlow的基本构建块，详细掌握如何进行高效训练。[课程链接](https://www.coursera.org/learn/custom-distributed-training-with-tensorflow)。
第三个模块专注于“高级计算机视觉”，包含图像分类、图像分割、目标定位等内容，适合希望深入计算机视觉领域的学习者。[课程链接](https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow)。
最后一个模块是“生成性深度学习”，您将学习如何通过迁移学习进行神经风格迁移，提取图像的内容和风格。[课程链接](https://www.coursera.org/learn/generative-deep-learning-with-tensorflow)。
总的来说，这门课程非常适合已经具备基础TensorFlow知识的学习者，想要进一步提升技能的同学们。项目的实际操作和实例分析，能够帮助学员更好地消化和运用知识。
如果您想在机器学习领域进一步深造或者对TensorFlow有着浓厚的兴趣，这门课程绝对值得尝试。
课程主页: https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-advanced-techniques