TensorFlow: 6 cursuri pentru a deveni un Open-Source ML Framework Pro

Autor: Laura McKinney
Data Creației: 4 Aprilie 2021
Data Actualizării: 1 Iulie 2024
Anonim
TensorFlow: 6 cursuri pentru a deveni un Open-Source ML Framework Pro - Tehnologie
TensorFlow: 6 cursuri pentru a deveni un Open-Source ML Framework Pro - Tehnologie

Conţinut


La pachet:

Tensorflow este una dintre bibliotecile open-source preferate ale inginerului ML pentru reprezentarea funcțiilor de cod implicate în ML și vizualizarea operațiilor matematice utilizate în rețelele neuronale și în alte configurații ML.

Tensorflow este una dintre bibliotecile open-source preferate ale inginerului de învățare automată (ML) pentru reprezentarea funcțiilor de cod implicate în ML și vizualizarea operațiilor matematice utilizate în rețelele neuronale și în alte configurații ML.

Iată șase cursuri disponibile pe portalul de învățare Coursera, care ghidează studenții către o înțelegere mai completă a mediului Tensorflow.

  • Introducere în Tensorflow pentru AI Machine Learning și Deep Learning (oferit de deeplearning.ai)
  • Fluxul de tensiune în învățarea practică (oferit de deeplearning.ai)
  • Rețele neuronale revoluționare și flux de tensiune (oferite de deeplearning.ai)
  • Înțelegerea imaginii cu Tensorflow pe GCP (oferit de Google Cloud Platform)
  • Învățare automată fără server cu Tensorflow pe platforma Google Cloud (oferită de Google Cloud Platform)
  • Prelucrarea limbajului natural cu Tensorflow (oferit de deeplearning.ai)

Introducere în Tensorflow pentru AI Machine Learning și Deep Learning (oferit de deeplearning.ai)

Acest curs îi ajută pe elevi să înțeleagă cum să construiască algoritmi scalabili și cum funcționează învățarea profundă. Rețelele neuronale sunt unul dintre accentele acestui curs diversificat care folosește o parte din cunoștințele specialistului Andrew Ng pentru a arăta studenților principiile Tensorflow la locul de muncă.


Acesta este un curs de nivel intermediar care este 100% online și durează aproximativ opt ore, cu un interval de timp sugerat de patru săptămâni.

Elevii vor învăța să antreneze o rețea neuronală pentru viziunea computerului, vor învăța cele mai bune practici Tensorflow, vor învăța să înțeleagă rețelele neuronale convoluționale și să construiască o rețea neuronală de bază cu Tensorflow.

Un ghid general pentru acest tip de vizualizare și manipulare a componentelor de învățare automată.

Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața

Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.

Fluxul de tensiune în învățarea practică (oferit de deeplearning.ai)

Patru module ajută studenții să exploreze aplicațiile de inteligență artificială (AI) și modul în care sunt făcute. Construirea și formarea rețelelor neuronale face parte din acest curriculum, iar studenții vor învăța să folosească revoluții în procesarea imaginilor, pentru a facilita capacitățile de identificare și clasificare de ultimă oră.


Studenții pot arunca o privire de prima manieră asupra modului în care mașinile învață să proceseze și cum gestionează rețelele neuronale datele de intrare.

Elementele practice despre curs vor arăta modul în care aceste tipuri de tehnologii funcționează în lumea reală. Acest curs online durează aproximativ o lună și este un curs de nivel intermediar.

Rețele neuronale revoluționare și flux de tensiune (oferite de deeplearning.ai)

Acest curs se concentrează în mod special pe rețeaua neuronală revoluțională, care este un tip specific de concept în lumea învățării mașinilor. CNN, așa cum se numește, gestionează procesarea imaginilor prin utilizarea diferitelor straturi din rețeaua neuronală.

Tehnici precum strâmtarea și umplutura sunt folosite pentru a filtra și a analiza imaginile, iar informațiile sunt puse în funcțiune prin sistem pentru a instrui computerul în cele din urmă pentru a identifica obiecte sau alte aspecte ale unei imagini.

Studenții vor afla despre modul în care un computer „vede” informațiile și ce operații specifice duc la procesarea eficientă a imaginilor și sarcini de identificare.

Studenții vor învăța despre diverse probleme precum pierderea complotului, adaptarea și renunțarea la căutarea celor mai bune practici în construirea și menținerea capabilităților CNN pentru recunoașterea facială, dezvoltarea de produse și multe altele.

Învățarea prin transfer va face parte și din acest program, iar studenții vor afla mai multe despre extragerea funcțiilor și selectarea funcțiilor ca o componentă a dimensionalității de succes.

Acest curs de nivel intermediar este online și durează aproximativ șapte ore pentru a fi completat cu un interval de timp sugerat de patru săptămâni.

Înțelegerea imaginii cu Tensorflow pe GCP (oferit de Google Cloud Platform)

Acest curs avansat de învățare a mașinilor este conceput în special pentru Google Cloud. Acest mediu de top a fost o abordare pentru mulți dezvoltatori care realizează cele mai noi și mai bune programe ML.

Acest curs va arăta studenților strategii diferite pentru crearea clasificatoarelor de imagini și îi va ajuta să înțeleagă construcțiile de rețele neuronale convolutive. Extracția și selecția caracteristicilor sunt, de asemenea, în centrul atenției acestui curs, iar studenții vor beneficia de instruire cu privire la modul de prevenire a potrivirii și a problemelor conexe.

Componentele hands-on necesită cunoștințe de bază SQL, Python și Tensorflow.

Acest curs este online 100% la un nivel avansat și durează 11 ore pentru a fi completat cu o investiție sugerată de timp de 5-7 ore pe săptămână.

Învățare automată fără server cu Tensorflow pe platforma Google Cloud (oferită de Google Cloud Platform)

Acest curs utilizează, de asemenea, ideea de a lucra cu Tensorflow pe platforma Google Cloud, dar adaugă ideea de calcul fără server pentru a preda învățarea mașinii într-un alt tip de mediu.

În calculul fără server, funcțiile sunt proiectate pentru livrarea la nevoie. Acest curs va vorbi despre cazuri de utilizare pentru acest tip de configurare și va permite studenților să participe la construirea unui model Tensorflow ML. Există un accent pe scalabilitate și desfășurare pe înțelegerea caracteristicilor de preprocesare și modul de rotire a modelelor ML într-o capacitate virtuală eficientă.

Acest curs de nivel intermediar este online și durează 12 ore pentru a fi finalizat, cu un interval de timp sugerat de o săptămână.

Prelucrarea limbajului natural cu Tensorflow (oferit de deeplearning.ai)

Una dintre cele mai populare aplicații ale Tensorflow și alte instrumente de învățare automată este practica procesării limbajului natural (NLP).

Acest curs îi va face pe studenți să se familiarizeze cu unele dintre componentele PNL legate de etichetarea unităților de vorbire și alte tehnici care ajută rețelele neuronale să construiască modele predictive structurale. NLP-ul a beneficiat mult de la ML, iar studenții pot beneficia de prima viziune cum funcționează aceste tehnici.

Cu studiul practicat, studenții vor aborda probleme din lumea reală, cum ar fi modul de aplicare a rețelelor neuronale recurente și a LSTM-urilor în Tensorflow și cum să procesați folosind tokenizare și vectori.

Acest curs este un curs 100% online de nivel intermediar, care durează nouă ore pentru a fi completat cu un interval de timp sugerat de patru săptămâni.

Concluzie

Utilizați oricare dintre aceste oportunități de învățare inovatoare pentru a vă conecta mai bine la piulițele și șuruburile ML, prin înțelegerea nu numai a terminologiei, dar și a sistemelor de lucru obișnuite cu Tensorflow.