Jammy@Jetson Orin - Tensorflow & Keras Get Started
- [1. 源由](#1. 源由)
- [2. 步骤](#2. 步骤)
- [3. 预期&展望](#3. 预期&展望)
- [4. 总结](#4. 总结)
- [5. 参考资料](#5. 参考资料)
1. 源由
之前过年的时候，花了两周的时间过了一遍《ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started》。
后续更多的时间需要再GPU算法上下功夫，目前该类技术已经在目标识别、跟踪等方面已经具备突破性进展，而图像分析可以从更高的维度理解为多因素数据分析。
对于《一种部件生命期监测方法》在高度专业业务领域的预测方面具有重要意义。
好吧，就借这个机会，对Tensorflow & Keras做个入门的学习和研读，和大家一起共勉！
2. 步骤
凡事只能一步一个脚印，稳扎稳打，就像山寨货，虽然能快速出来，但是出了问题就只能儍瞪眼的份。
因此，我们的习惯就是一步一个脚印，马上踏上Tensorflow & Keras的学习之旅：
- 【1】Jammy@Jetson Orin - Tensorflow & Keras Get Started: 000 setup for tutorial
- 【2】Jammy@Jetson Orin - Tensorflow & Keras Get Started: Concept
- 【3】Jammy@Jetson Orin - Tensorflow & Keras Get Started: 001 Linear Regression
- 【4】Jammy@Jetson Orin - Tensorflow & Keras Get Started: Understanding Feedforward Neural Networks
- 【5】Jammy@Jetson Orin - Tensorflow & Keras Get Started: 002 Implementing an MLP in TensorFlow & Keras
- ... ... TBD...
3. 预期&展望
预期：1~2周完成入门学习，了解基本概念和API操作。
展望：持续PyTorch方面的学习，完成目标追踪功能。
目的：
4. 总结
TBD，等都学完了，回头再来给总结。请保持关注，谢谢！