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尚硅谷人工智能实战课：TensorFlow/PyTorch + 项目落地精讲
一、深度学习框架深度对比（1周）
1. TensorFlow vs PyTorch 架构解析
- 计算图机制：静态图(TF1.x) vs 动态图(PyTorch/TF2.x)
- API设计哲学：命令式编程(PyTorch) vs 声明式编程(TF)
- 分布式训练支持：TF分布式策略 vs PyTorch DDP
- 移动端部署：TF Lite vs PyTorch Mobile
2. 开发环境专业配置
- GPU驱动+CUDA+cuDNN完整套件安装
- 多版本Python环境管理(conda/pipenv)
- Docker容器化开发环境搭建
- 远程服务器Jupyter Lab配置
二、工业级TensorFlow实战（2周）
1. TensorFlow 2.x 核心特性
- Keras API与自定义层开发
- @tf.function自动图转换原理
- 自定义训练循环编写规范
- 混合精度训练(FP16)实战
2. 生产级模型开发
- TF Dataset高效数据管道
- TF Records二进制数据格式
- TFX生态系统简介
- 模型保存格式对比(h5/pb/saved_model)
3. 典型项目案例
- 基于TF Serving的模型服务化
- 使用TF Lite实现移动端部署
- TensorBoard可视化监控训练
三、PyTorch工业实践（2周）
1. PyTorch Lightning 工程化框架
- 模块化设计：LightningModule/DataModule
- 分布式训练加速技巧
- 超参数优化(Optuna集成)
- 实验管理(MLflow/W&B对接)
2. TorchScript模型导出
- trace与script两种导出方式
- C++ LibTorch推理部署
- ONNX格式转换与优化
3. 高性能技巧
- 自定义C++/CUDA算子扩展
- 内存优化与显存碎片管理
- 梯度累积与混合精度训练
四、项目落地全流程实战（3周）
1. 计算机视觉项目闭环
-
工业质检案例：
- 数据采集：工业相机SDK对接
- 标注工具：CVAT/LabelImg
- 模型选型：YOLOv5改进
- 部署方案：NVIDIA Triton推理服务器
2. 自然语言处理项目闭环
-
智能客服案例：
- 数据清洗：正则表达式+规则引擎
- 文本增强：回译+EDA
- 模型架构：BERT+BiLSTM混合模型
- 服务封装：FastAPI+Redis缓存
3. 模型优化专项
- 量化训练(QAT)实战
- 知识蒸馏(Teacher-Student)
- 模型剪枝(Pruning)实验
- 神经网络架构搜索(NAS)入门
五、部署与运维（2周）
1. 云原生部署方案
- AWS SageMaker全流程
- Google Vertex AI平台
- 阿里云PAI平台实践
- Kubernetes+TF Serving集群
2. 边缘计算部署
- NVIDIA Jetson平台优化
- 树莓派+OpenVINO部署
- TFLite Micro单片机方案
- 模型加密与安全加固
3. 监控与迭代
- Prometheus+Granfa监控指标
- 数据漂移检测方法
- 模型A/B测试框架
- 持续集成/持续部署(CI/CD)
课程特色
- 双框架并行教学：对比掌握TF/PyTorch在不同场景的优劣
- 真实工业场景：全部案例来自一线企业项目经验
- 全栈能力培养：从数据采集到模型运维的全链路实践
- 性能调优专题：模型压缩、加速等企业级需求解决方案
配套资源：
- 企业级代码仓库(Git)
- 工业数据集(脱敏版)
- 部署工具链集合
- 面试高频问题解析
本课程通过8-10周的强化训练，使学员掌握深度学习从开发到落地的完整技能栈，具备解决企业真实AI工程问题的能力。
