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51:34
Inside TensorFlow: tf.Keras (part 2) (Inside TensorFlow: tf.Keras (part 2))
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B1 中級
05:38
我是如何整理我的筆記、作業和學校檔案的 - 大學資訊極客網 (How I Organize My Notes, Homework, and School Files - College Info Geek)
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08:22
Red Tape Is Delaying Thousands of U.S. Energy Projects. Here’s Why. | WSJ
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B1 中級
58:55
Alphabet 2018年第一季度財報電話會議 (Alphabet 2018 Q1 Earnings Call)
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06:55
學生談UCSF藥學院藥學博士學位課程 (Students talk about the UCSF School of Pharmacy PharmD degree program)
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03:30
理想到現實。Gringgo垃圾技術 (Ideas to Reality: Gringgo Trash Tech)
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02:07
利用谷歌雲平臺進行大數據分析 (Big Data Analytics with Google Cloud Platform)
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38:36
機器學習API實例(Google Cloud Next'17 (Machine Learning APIs by Example (Google Cloud Next '17))
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14:57
美國資助中國的冠狀病毒研究(US Funded China’s Coronavirus Research)
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70:48
雲計算 - 介紹 (Cloud Computing - Introduction)
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B1 中級
53:37
TensorFlow內部:tf.Keras(第1部分) (Inside TensorFlow: tf.Keras (part 1))
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41:56
程序員的TF機器學習(TensorFlow @ O'Reilly AI大會,舊金山18年)。 (TF Machine Learning for Programmers (TensorFlow @ O’Reilly AI Conference, San Francisco '18))
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A2 初級
24:56
拯救生命的AI和JavaScript|安在文|JSConf Korea 2019(en sub) (Lifesaving AI and JavaScript | Jaeman An | JSConf Korea 2019(en sub))
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A2 初級
03:53
貓頭鷹之城-雲九 (Owl City - Cloud Nine)
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12:04
英特爾公司,陳彼得 - 計算會議 (Peter Chen, Intel | The Computing Conference)
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07:43
TensorBoard中的新內容(TF Dev Summit '19) (What's new in TensorBoard (TF Dev Summit '19))
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B1 中級
04:51
用Tensorflow進行深度學習--張力器、變量和佔位符。 (Deep Learning with Tensorflow - Tensors, Variables and Placeholders)
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B1 中級
04:52
解決你的模型的過擬合和欠擬合問題--Pt.2(編碼TensorFlow)。 (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.2 (Coding TensorFlow))
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07:46
雲會計。整合 (Cloud Accounting: Integration)
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40:53
Google IO 2018: 人工智彗 (Building the future of artificial intelligence for everyone (Google I/O '18))
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53:52
TensorFlow內部:tf.data - TF輸入管道 (Inside TensorFlow: tf.data - TF Input Pipeline)
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02:59
由TensorFlow提供支持:利用機器學習幫助古籍整理者轉錄中世紀文本。 (Powered by TensorFlow: helping paleographers transcribe medieval text using machine learning)
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33:50
JavaScript和AI的未來,阿西姆-侯賽因|JSConf.Asia 2019年。 (The Future of JavaScript and AI by Asim Hussain | JSConf.Asia 2019)
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04:38
為什麼英偉達、谷歌和微軟在生物技術的人工智能未來上押注數十億美元? (Why Nvidia, Google And Microsoft Are Betting Billions On Biotech’s AI Future)
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人造云能否将我们从干旱中拯救出来?(Can Man-Made Clouds Save Us From The Drought?)
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解決你的模型的過擬合和欠擬合問題--Pt.1(編碼TensorFlow)。 (Solve your model’s overfitting and underfitting problems - Pt.1 (Coding TensorFlow))
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為機器學習準備你的數據集(TensorFlow編碼)。 (Prepare your dataset for machine learning (Coding TensorFlow))
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42:35
Inside TensorFlow:TF模型優化工具包(量化和剪枝)。 (Inside TensorFlow: TF Model Optimization Toolkit (Quantization and Pruning))
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02:28
The Cloud Song|Nick Cope's Popcast|CBeebies - Powered by Discuz! (The Cloud Song | Nick Cope's Popcast | CBeebies)
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04:03
[直播]EXO雲9 ([LIVE] EXO Cloud 9)
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15:03
雷諾鑫|火花峰會2017 (Reynold Xin | Spark Summit 2017)
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使用TensorFlow的自然語言處理2--初級課程 (Natural Language Processing with TensorFlow 2 - Beginner's Course)
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雪蹄兔研究 (Snowshoe Hare Research)
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數字掃盲--在線合作 (Digital Literacy – Online collaboration)
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04:25
準備你的數據的ML | 文本分類教程Pt.1 (編碼TensorFlow) (Prepare your data for ML | Text Classification Tutorial Pt. 1 (Coding TensorFlow))
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用Python、TensorFlow和Keras進行深度學習教程 (Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial)
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Backups: You're doing 'em wrong!(Backups: You're doing 'em wrong!)
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代碼審查 - 小型JavaScript項目 (Code Review - Small JavaScript Projects)
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使用TF模型優化工具包優化您的模型(TF Dev Summit '20)。 (Optimize your models with TF Model Optimization Toolkit (TF Dev Summit '20))
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CS50 IDE的容器化和編排--2019年雲原生革命。 (Containerization and Orchestration of CS50 IDE - Cloud Native Revolution 2019)
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臺灣林業研究院簡介 - 2002年 - 英文 (Taiwan Forestry Research Institute Introduction - 2002 - English)
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05:37
Microsoft is becoming more of a cloud play, says Wedbush's Dan Ives(Microsoft is becoming more of a cloud play, says Wedbush's Dan Ives)
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TensorFlow Federated(TFF)。去中心化數據的機器學習(TF Dev Summit '19) (TensorFlow Federated (TFF): Machine Learning on Decentralized Data (TF Dev Summit ‘19))
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TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20) (TF 2.x on Kaggle (TF Dev Summit '20))
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tf.function和Autograph (TF Dev Summit '19) (tf.function and Autograph (TF Dev Summit ‘19))
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為什麼我需要元數據?(TensorFlow Extended) (Why do I need metadata? (TensorFlow Extended))
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