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題目： Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition

書籍簡介： 通過最近的一系列突破，深度學習促進了整個機器學習領域的發展。現在，即使對這項技術一無所知的程序員也可以使用簡單、高效的工具來實現能夠從數據中學習的程序。這本實用的書告訴你怎么做。通過使用具體的例子、最小理論和兩個可用于生產的Python框架Scikit Learn和TensorFlow的作者Aurélien Géron幫助您直觀地理解用于構建智能系統的概念和工具。您將學習一系列技術，從簡單的線性回歸開始，然后進入深層神經網絡。每一章的練習都有助于你應用你所學的知識。

• 探索機器學習領域，特別是神經網絡

• 使用Scikit Learn端到端跟蹤示例機器學習項目

• 探索幾種訓練模型，包括支持向量機、決策樹、隨機森林和集成方法

• 利用TensorFlow庫建立和訓練神經網絡

• 深入研究神經網絡結構，包括卷積網絡、遞歸網絡和深度強化學習

• 學習深度神經網絡的訓練和縮放技術

作者簡介： Aurélien Géron，Kiwisoft的機器學習顧問，也是暢銷書《與Scikit-Learn、Keras和TensorFlow一起進行機器學習》的作者。此前，他曾領導YouTube的視頻分類團隊，是Wifirst的創始人和首席技術官，并在多個領域擔任顧問:金融(摩根大樓和法國興業銀行)、國防(加拿大國防部)和醫療(輸血)。他還出版了一些技術書籍(關于c++、WiFi和互聯網架構)，他是巴黎多芬大學的講師。

主題： Machine learning over real-time streaming data with TensorFlow

報告簡介： 在流數據上應用機器學習來發現有用的信息一直是人們感興趣的話題。在物聯網傳感器、網絡交易、全球定位系統位置或社交媒體更新等許多現實應用中，不斷產生大量數據。關鍵是要有一個能夠可靠和方便地接收、預處理和提供數據的數據管道，以便進行模型推理和訓練。Yong Tang使用TensorFlow開發了用于流數據處理的TensorFlow I/O包。TensorFlow I/O由TensorFlow項目的SIG IO開發，是一個軟件包，主要關注TensorFlow的數據I/O、流和文件格式。除了機器學習本身之外，它還支持各種各樣的開源軟件和框架。在流數據領域，TensorFlow I/O為Apache Kafka、AWS kinisis和Google Cloud PubSub提供支持，這是目前應用最廣泛的流框架。TensorFlow I/O構建在tf.data之上，與簡潔的tf.keras API完全兼容。這意味著使用Kafka、kinisis和PubSub對流式數據進行模型推斷可以像一行代碼一樣簡單。再加上tf.data中的數據轉換功能，還可以直接對成批流數據進行模型訓練。除了流輸入外，TensorFlow I/O還提供流輸出支持，使得機器學習算法實時生成的數據可以返回到Kafka，從而允許其他應用程序連續接收數據。有了輸入和輸出支持，就可以用最少的組件構建以TensorFlow為中心的流媒體管道，這從長遠來看大大減少了基礎設施的維護。您將看到一個演示，展示了TensorFlow I/O使用的便利性，以及使用完整的流數據管道輕松進行機器學習的能力。

嘉賓介紹： 唐勇是美孚電子的工程總監。他為開源社區的不同容器和機器學習項目做出了貢獻。他最近的研究重點是機器學習中的數據處理。他是TensorFlow項目的提交者和SIG I/O負責人，并因對TensorFlow的貢獻而獲得了谷歌的開源同行獎。除了TensorFlow，唐勇還為開源社區的許多其他項目做出了貢獻，并且是Docker和CoreDNS項目的提交者。

主題： TensorFlow community announcements

摘要： Kemal El Moujahid透露了TensorFlow社區令人興奮的發展。加入以了解TensorFlow團隊如何為開發人員和企業成功提供新的和改進的資源。

邀請嘉賓： Kemal El Moujahid，是Google TensorFlow的產品總監。他熱衷于解決AI的重大問題并建立充滿活力的開發者社區。此前，凱末爾（Kemal）領導了Facebook的虛擬助手M，Messenger Platform和Wit.ai。凱末爾（Kalal）擁有巴黎高等理工學院和巴黎電信的學位，以及斯坦福大學商學院的MBA學位。

主題： Production ML pipelines with TensorFlow Extended (TFX)

摘要： AurélienGéron致力于使用TensorFlow Extended（TFX）創建生產ML管道，并使用TFX從ML編碼過渡到ML工程。在這里可以學習者可以遍歷基礎知識，將自己的第一個管道整合在一起，然后學習如何自定義TFX組件以及對模型性能進行深入分析。

課程大綱：

• 生產軟件部署和機器學習中的問題和方法
• TFX基本概述：庫，組件和元數據
• 動手研討會：您的第一個管道-帶有Airflow的本地TFX
• 動手練習：開發自定義組件
• 動手研討會：備用管道-A/B測試管道架構
• 使用TFX處理數據：使用TensorFlow數據驗證（TFDV）查找和修復問題
• 動手練習：模型理解問題-TensorFlow模型分析（TFMA）和假設分析
• 部署目標：Lite，JavaScript和服務
• 混合云和本地部署

邀請嘉賓： AurélienGéron，是Kiwisoft的機器學習顧問，也是O'Reilly暢銷書*《 Scikit-Learn，Keras和TensorFlow的動手機器學習》的作者*。之前，他領導YouTube的視頻分類團隊，是Wifirst 的創始人兼CTO，并曾在以下多個領域擔任顧問：金融（摩根大通和法國興業銀行），國防（加拿大國防部）和醫療保健（輸血）。他還出版了幾本技術書籍（有關C ++，WiFi和Internet體系結構），并且是巴黎多芬大學的講師。

報告主題：Advanced model deployments with TensorFlow Serving

報告摘要：

TensorFlow服務是TensorFlow生態系統的基石之一。它極大地簡化了機器學習模型的部署，并加速了模型的部署。不幸的是，機器學習工程師不熟悉TensorFlow服務的細節，他們錯過了顯著的性能提升。Hannes Hapke簡要介紹了TensorFlow服務，然后深入介紹了高級設置和用例。他介紹了先進的概念和實施建議增加TensorFlow服務設置的性能,其中包括客戶如何請求服務器模型的元信息模型,選擇最優預測模型優化吞吐量的概述,批處理請求提高吞吐量性能,支持模型的一個示例實現A / B測試,和監控TensorFlow服務設置的概述。

邀請嘉賓：

Hannes Hapke是一位機器學習愛好者和谷歌開發專家。他將深度學習應用于各種計算機視覺和自然語言問題，主要興趣在于機器學習基礎設施和自動化模型工作流。Hannes是《自然語言處理在行動中的作用》一書的合著者，他正在為O 'Reilly使用TensorFlow構建機器學習管道。