Vsebina
- Uvod v Tensorflow za AI strojno učenje in poglobljeno učenje (ponuja ga deepplearning.ai)
- Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
- Tensorflow v učenju iz prakse (ponuja ga deepplearning.ai)
- Konvolucijska nevronska omrežja in Tensorflow (ponuja jih deepplearning.ai)
- Slika Razumevanje s Tensorflowom v GCP (ponuja Google Cloud Platform)
- Strojno učenje brez strežnika s sistemom Tensorflow na Googlovi platformi v oblaku (ponuja Google Cloud Platform)
- Obdelava naravnega jezika s sistemom Tensorflow (Ponudnik deeplearning.ai)
- Zaključek
Odvzem:
Tensorflow je ena izmed najljubših knjižnic odprtega vira inženirja ML za predstavljanje kodnih funkcij, vključenih v ML, in za prikaz matematičnih operacij, ki se uporabljajo v nevronskih omrežjih in drugih nastavitvah ML.
Tensorflow je ena izmed najljubših knjižnic odprtega vira inženirja strojnega učenja (ML) za predstavljanje kodnih funkcij, vključenih v ML, in za prikaz matematičnih operacij, ki se uporabljajo v nevronskih omrežjih in drugih nastavitvah ML.
Tu je na voljo šest tečajev na portalu za učenje Coursera, ki študente usmerjajo k boljši razumevanju okolja Tensorflow.
- Uvod v Tensorflow za AI strojno učenje in poglobljeno učenje (ponuja ga deepplearning.ai)
- Tensorflow v učenju iz prakse (ponuja ga deepplearning.ai)
- Konvolucijska nevronska omrežja in Tensorflow (ponuja jih deepplearning.ai)
- Slika Razumevanje s Tensorflowom v GCP (ponuja Google Cloud Platform)
- Strojno učenje brez strežnika s sistemom Tensorflow na Googlovi platformi v oblaku (ponuja Google Cloud Platform)
- Obdelava naravnega jezika s sistemom Tensorflow (Ponudnik deeplearning.ai)
Uvod v Tensorflow za AI strojno učenje in poglobljeno učenje (ponuja ga deepplearning.ai)
Ta tečaj pomaga študentom razumeti, kako sestaviti razširljive algoritme in kako deluje globoko učenje. Nevronske mreže so eden od glavnih ciljev tega raznovrstnega tečaja, ki uporablja nekaj znanja specialista Andrewa Nga, da študentom pokaže načela Tensorflowa pri delu.
To je vmesni tečaj, ki je 100% prek spleta in traja približno osem ur, s predlaganim časovnim okvirom štiri tedne.
Študenti se bodo naučili usposobiti nevronsko mrežo za računalniški vid, spoznali bodo najboljše prakse Tensorflowa, se naučili razumevanja konvolucijskih nevronskih mrež in s Tensorflowom zgradili osnovno nevronsko omrežje.
Vodnik po tej vrsti vizualizacije in ravnanja s komponentami strojnega učenja.
Brez napak, brez stresa - vaš korak za korakom vodnik za ustvarjanje programske opreme, ki spreminja življenje, ne da bi vam uničila življenje
Ne morete izboljšati svojih programskih sposobnosti, če nikogar ne skrbi za kakovost programske opreme.
Tensorflow v učenju iz prakse (ponuja ga deepplearning.ai)
Štirje moduli pomagajo študentom raziskovati aplikacije umetne inteligence (AI) in kako so narejene. Izdelava in usposabljanje nevronskih mrež je del tega učnega načrta, študenti pa se bodo naučili uporabljati zvitke pri obdelavi slik, da bi olajšali vrhunske zmožnosti identifikacije in klasifikacije.
Študenti si lahko iz prve roke ogledajo, kako se stroji učijo obdelovati in kako nevronske mreže ravnajo z vhodnimi podatki.
Prostorni elementi tečaja bodo pokazali, kako te vrste tehnologij delujejo v resničnem svetu. Ta spletni tečaj traja približno mesec dni in je tečaj na srednji ravni.
Konvolucijska nevronska omrežja in Tensorflow (ponuja jih deepplearning.ai)
Ta tečaj se osredotoča posebej na konvolucijsko nevronsko omrežje, ki je poseben koncept v svetu strojnega učenja. CNN, kot se imenuje, obravnava obdelavo slik z uporabo različnih plasti v nevronski mreži.
Za filtriranje in pregledovanje slik se uporabljajo tehnike, kot so ostrešje in oblazinjenje, informacije pa se skozi sistem potegnejo, da računalnik na koncu usposobi, da prepozna predmete ali druge vidike slike.
Študenti bodo spoznali, kako računalnik "vidi" informacije in katere določene operacije vodijo do učinkovitih nalog obdelave slike in identifikacije.
Študenti bodo spoznali različne težave, kot so izguba ploskve, prekomerno opremljanje in opuščanje pri iskanju najboljših praks pri gradnji in vzdrževanju CNN zmogljivosti za prepoznavanje obraza, razvoj izdelkov in še več.
Prenos učenja bo tudi del tega učnega načrta, študenti pa bodo izvedeli več o ekstrakciji lastnosti in izbiri funkcij kot sestavine uspešnega dimenzionalnosti.
Ta tečaj za vmesno raven je v spletu in traja približno sedem ur s predlaganim časovnim okvirom tečaja v štirih tednih.
Slika Razumevanje s Tensorflowom v GCP (ponuja Google Cloud Platform)
Ta napredni tečaj strojnega učenja je zasnovan posebej v mislih Google Cloud. To vrhunsko okolje je bilo za mnoge razvijalce, ki so oblikovali najnovejše in najboljše programe ML.
Ta tečaj bo študentom pokazal različne strategije za sestavljanje klasifikatorjev slike in jim pomagal razumeti konvolucijske gradnje nevronskih mrež. Pridobivanje in izbira lastnosti sta tudi v središču pozornosti tega predmeta in študenti se bodo usposabljali, kako preprečiti prekomerno opremljanje in s tem povezane težave.
Prostoročne komponente zahtevajo poznavanje osnovnih SQL, Python in Tensorflow.
Ta tečaj je 100% spletu na napredni ravni in traja 11 ur s predlagano časovno naložbo 5-7 ur na teden.
Strojno učenje brez strežnika s sistemom Tensorflow na Googlovi platformi v oblaku (ponuja Google Cloud Platform)
Ta tečaj uporablja tudi idejo o sodelovanju s Tensorflowom na Googlovi platformi v oblaku, vendar dodaja zamisel brez računalniškega računalništva brez strežnika, da bi predvideli strojno učenje v drugačnem okolju.
V računalnikih brez strežnika so funkcije zasnovane za dostavo po potrebi. Ta predmet bo govoril o primerih uporabe za to vrsto nastavitev in študentom omogočil sodelovanje pri izdelavi modela Tensorflow ML. Tu je poudarek na razširljivosti in uvajanju z razumevanjem funkcij predhodne obdelave in kako modelirati ML v učinkovito virtualizirano zmogljivost.
Ta tečaj za vmesno raven je v spletu in traja 12 ur s predlaganim enim tednom.
Obdelava naravnega jezika s sistemom Tensorflow (Ponudnik deeplearning.ai)
Ena najbolj priljubljenih aplikacij Tensorflow in drugih strojnih orodij je praksa obdelave naravnega jezika (NLP).
Ta predmet bo študente seznanil z nekaterimi sestavnimi deli NLP, povezane z označevanjem govornih enot in drugimi tehnikami, ki pomagajo nevronskim mrežam pri oblikovanju strukturnih napovednih modelov. NLP ima veliko koristi od ML, študentje pa lahko iz prve roke vidijo, kako te tehnike delujejo.
Študenti bodo s praktičnim študijem reševali resnične probleme, kot so uporaba ponavljajočih se nevronskih mrež in LSTM-ov v Tensorflowu in kako obdelati z uporabo tokenizacije in vektorjev.
Ta tečaj je 100-odstotni spletni tečaj za vmesno raven, ki traja devet ur s predlaganim štirim tednom.
Zaključek
Izkoristite katero koli od teh inovativnih priložnosti za učenje, da se bolje povežete z maticami in vijaki ML z razumevanjem ne samo terminologije, temveč tudi sistemov sistemov, ki jih običajno uporablja Tensorflow.