Съдържание
- Въведение в Tensorflow за AI машинно обучение и задълбочено обучение (предлага се от deepplearning.ai)
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Tensorflow в практическото обучение (предлага се от deepplearning.ai)
- Конволюционни невронни мрежи и Tensorflow (Предлага се от deepplearning.ai)
- Разбиране на изображения с Tensorflow в GCP (Предлага се от Google Cloud Platform)
- Машинно обучение без сървър с Tensorflow в облачната платформа на Google (Предлага се от Google Cloud Platform)
- Обработка на естествен език с Tensorflow (Предлага се от deepplearning.ai)
- заключение
За вкъщи:
Tensorflow е една от любимите библиотеки с отворен код на инженера на ML за представяне на кодовите функции, участващи в ML, и визуализиране на математически операции, използвани в невронни мрежи и други настройки на ML.
Tensorflow е една от любимите библиотеки с отворен код на машинното обучение (ML) за представяне на кодовите функции, участващи в ML, и визуализиране на математически операции, използвани в невронни мрежи и други настройки на ML.
Ето шест курса, достъпни на портала за обучение на Coursera, които насочват студентите към по-пълно разбиране на средата на Tensorflow.
- Въведение в Tensorflow за AI машинно обучение и задълбочено обучение (предлага се от deepplearning.ai)
- Tensorflow в практическото обучение (предлага се от deepplearning.ai)
- Конволюционни невронни мрежи и Tensorflow (Предлага се от deepplearning.ai)
- Разбиране на изображения с Tensorflow в GCP (Предлага се от Google Cloud Platform)
- Машинно обучение без сървър с Tensorflow в облачната платформа на Google (Предлага се от Google Cloud Platform)
- Обработка на естествен език с Tensorflow (Предлага се от deepplearning.ai)
Въведение в Tensorflow за AI машинно обучение и задълбочено обучение (предлага се от deepplearning.ai)
Този курс помага на студентите да разберат как да изграждат мащабируеми алгоритми и как работи дълбокото обучение. Невронните мрежи са един от фокусите на този диверсифициран курс, който използва част от знанията на специалиста Андрю Нг, за да покаже на студентите принципите на Tensorflow по време на работа.
Това е курс за средно ниво, който е 100% онлайн и отнема приблизително осем часа, с предложена времева рамка от четири седмици.
Студентите ще се научат да тренират невронна мрежа за компютърно зрение, ще научат най-добрите практики на Tensorflow, ще се научат да разбират конволюционните невронни мрежи и да изграждат основна невронна мрежа с Tensorflow.
Цялостно ръководство за този вид визуализация и работа с компоненти за машинно обучение.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Tensorflow в практическото обучение (предлага се от deepplearning.ai)
Четири модула помагат на студентите да изследват приложения за изкуствен интелект (AI) и как са направени. Изграждането и обучението на невронни мрежи е част от този учебен план и студентите ще се научат да използват съкращения при обработката на изображения, за да улеснят съвременните възможности за идентификация и класификация.
Студентите могат да разгледат от първа ръка как машините се учат да обработват и как невронните мрежи обработват входните данни.
Ръчни елементи на курса ще покажат как работят тези видове технологии в реалния свят. Този онлайн курс отнема около месец и е средно ниво.
Конволюционни невронни мрежи и Tensorflow (Предлага се от deepplearning.ai)
Този курс се фокусира конкретно върху конволюционната невронна мрежа, която е специфичен вид концепция в света на машинното обучение. CNN, както се нарича, обработва обработката на изображения чрез използването на различни слоеве в невронната мрежа.
Техники като стърчане и подплънки се използват за филтриране и изследване на изображенията, а информацията се изпълнява чрез системата, за да обучи в крайна сметка компютъра да идентифицира обекти или други аспекти на изображението.
Студентите ще научат как компютърът „вижда“ информация и какви конкретни операции водят до ефективни задачи за обработка на изображения и идентификация.
Студентите ще се запознаят с различни проблеми като загуба на парцели, преобличане и отпадане в търсенето на най-добрите практики в изграждането и поддържането на възможности за CNN за разпознаване на лица, разработване на продукти и други.
Трансферното обучение също ще бъде част от този учебен план и студентите ще научат повече за извличането на функции и подбора на функции като компонент на успешното измерение.
Този курс за междинно ниво е изцяло онлайн и отнема около седем часа с предложена времева рамка на курса от четири седмици.
Разбиране на изображения с Tensorflow в GCP (Предлага се от Google Cloud Platform)
Този усъвършенстван курс за машинно обучение е проектиран специално с облака на Google. Тази горна среда е била идеална цел за много разработчици, изработващи най-новите и най-добрите ML програми.
Този курс ще покаже на студентите различни стратегии за съставяне на класификатори на изображения и ще им помогне да разберат конволюционните изграждания на невронната мрежа. Извличането и подборът на елементи също са част от фокуса на този курс и студентите ще получат обучение как да предотвратят преоборудването и свързаните с тях проблеми.
Ръчните компоненти изискват познаване на основни SQL, Python и Tensorflow.
Този курс е 100% онлайн на напреднало ниво и отнема 11 часа с предложена инвестиция във времето от 5-7 часа седмично.
Машинно обучение без сървър с Tensorflow в облачната платформа на Google (Предлага се от Google Cloud Platform)
Този курс също използва идеята за работа с Tensorflow в платформата на Google Cloud, но добавя идеята за безсървърни изчисления, за да предвиди машинно обучение в различен тип среда.
При безсървърни изчисления функциите са проектирани за нужна доставка. Този курс ще говори за случаи на използване за този тип настройки и ще позволи на студентите да участват в изграждането на Tensorflow ML модел. Има акцент върху мащабируемостта и внедряването с разбиране на функциите за предварителна обработка и как да се въртят ML модели в ефективен виртуализиран капацитет.
Този курс на междинно ниво е онлайн и отнема 12 часа с препоръчана времева рамка от една седмица.
Обработка на естествен език с Tensorflow (Предлага се от deepplearning.ai)
Едно от най-популярните приложения на Tensorflow и други инструменти за машинно обучение е практиката на обработка на естествен език (NLP).
Този курс ще запознае студентите с някои от компонентите на NLP, свързани с маркирането на речеви единици и други техники, които помагат на невронните мрежи да изграждат структурни прогнозни модели. НЛП се възползва много от МЛ и студентите могат да се възползват от това да видят от първа ръка как работят тези техники.
С практическото проучване студентите ще се справят с проблеми от реалния свят, като например как да прилагат повтарящи се невронни мрежи и LSTM в Tensorflow и как да обработват с помощта на токенизация и вектори.
Този курс е 100% онлайн курс за средно ниво, който отнема девет часа с предложен график от четири седмици.
заключение
Използвайте някоя от тези иновативни възможности за обучение, за да се свържете по-добре с гайките и болтовете на ML чрез разбиране не само на терминологията, но и на натрупванията на системи, които обикновено се използват с Tensorflow.