Inhoud
- Inleiding tot Tensorflow voor AI Machine Learning en Deep Learning (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- Tensorflow in Practice Learning (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Convolutionele neurale netwerken en Tensorflow (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Image Understanding met Tensorflow op GCP (Aangeboden door Google Cloud Platform)
- Serverloos machinaal leren met Tensorflow op Google Cloud Platform (aangeboden door Google Cloud Platform)
- Natuurlijke taalverwerking met Tensorflow (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Gevolgtrekking
Afhaal:
Tensorflow is een van de favoriete open-source bibliotheken van de ML-ingenieur voor het weergeven van de codefuncties die betrokken zijn bij ML en het visualiseren van wiskundige bewerkingen die worden gebruikt in neurale netwerken en andere ML-opstellingen.
Tensorflow is een van de favoriete open-source bibliotheken van de machine learning (ML) ingenieur voor het weergeven van de codefuncties die bij ML betrokken zijn en het visualiseren van wiskundige bewerkingen die worden gebruikt in neurale netwerken en andere ML-opstellingen.
Hier zijn zes cursussen beschikbaar op het Coursera-leerportaal die studenten begeleiden naar een beter begrip van de Tensorflow-omgeving.
- Inleiding tot Tensorflow voor AI Machine Learning en Deep Learning (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Tensorflow in Practice Learning (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Convolutionele neurale netwerken en Tensorflow (Aangeboden door deeplearning.ai)
- Image Understanding met Tensorflow op GCP (Aangeboden door Google Cloud Platform)
- Serverloos machinaal leren met Tensorflow op Google Cloud Platform (aangeboden door Google Cloud Platform)
- Natuurlijke taalverwerking met Tensorflow (Aangeboden door deeplearning.ai)
Inleiding tot Tensorflow voor AI Machine Learning en Deep Learning (Aangeboden door deeplearning.ai)
Deze cursus helpt studenten te begrijpen hoe ze schaalbare algoritmen kunnen bouwen en hoe diep leren werkt. Neurale netwerken zijn een focus van deze gediversifieerde cursus die een deel van de kennis van specialist Andrew Ng gebruikt om studenten Tensorflow-principes aan het werk te laten zien.
Dit is een cursus op gemiddeld niveau die 100% online is en ongeveer acht uur duurt om te voltooien, met een voorgesteld tijdsbestek van vier weken.
Studenten leren een neuraal netwerk op te leiden voor computervisie, Tensorflow best practices te leren, convolutionele neurale netwerken te begrijpen en een basis neuraal netwerk op te bouwen met Tensorflow.
Een algemene handleiding voor dit soort visualisatie en verwerking van machine learning-componenten.
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
Je kunt je programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
Tensorflow in Practice Learning (Aangeboden door deeplearning.ai)
Vier modules helpen studenten bij het verkennen van kunstmatige intelligentie (AI) -applicaties en hoe deze worden gemaakt. Het bouwen en trainen van neurale netwerken maakt deel uit van dit curriculum en studenten zullen convoluties leren gebruiken in beeldverwerking om geavanceerde identificatie- en classificatiemogelijkheden te vergemakkelijken.
Studenten kunnen uit de eerste hand bekijken hoe machines leren verwerken en hoe neurale netwerken omgaan met invoergegevens.
Praktische elementen van de cursus laten zien hoe dit soort technologieën in de echte wereld werken. Deze online cursus duurt ongeveer een maand en is een cursus op gemiddeld niveau.
Convolutionele neurale netwerken en Tensorflow (Aangeboden door deeplearning.ai)
Deze cursus richt zich specifiek op het convolutionele neurale netwerk, een specifiek soort concept in de wereld van machine learning. Het CNN, zoals het wordt genoemd, zorgt voor beeldverwerking door het gebruik van verschillende lagen binnen het neurale netwerk.
Technieken zoals passen en opvulling worden gebruikt om afbeeldingen te filteren en te inspecteren, en de informatie wordt door het systeem geleid om uiteindelijk de computer te trainen om objecten of andere aspecten van een afbeelding te identificeren.
Studenten leren hoe een computer informatie "ziet", en welke specifieke bewerkingen leiden tot effectieve beeldverwerking en identificatietaken.
Studenten leren over verschillende problemen, zoals plotverlies, overfitting en afhaken bij het zoeken naar de best practices voor het bouwen en onderhouden van CNN-mogelijkheden voor gezichtsherkenning, productontwikkeling en meer.
Transferonderwijs zal ook deel uitmaken van deze syllabus, en studenten zullen meer leren over functie-extractie en functieselectie als onderdeel van succesvolle dimensionaliteit.
Deze cursus van gemiddeld niveau is volledig online en duurt ongeveer zeven uur met een aanbevolen cursusduur van vier weken.
Image Understanding met Tensorflow op GCP (Aangeboden door Google Cloud Platform)
Deze geavanceerde machine learning-cursus is speciaal ontworpen met Google Cloud in gedachten. Deze topomgeving is een go-to voor veel ontwikkelaars die de nieuwste en beste ML-programma's maken.
Deze cursus toont studenten verschillende strategieën voor het samenstellen van beeldclassificaties en helpt hen bij het begrijpen van convolutionele neurale netwerkopbouw. Feature-extractie en selectie maken ook deel uit van de focus van deze cursus en studenten krijgen training in het voorkomen van overfitting en aanverwante problemen.
Hands-on componenten vereisen kennis van elementaire SQL, Python en Tensorflow.
Deze cursus is 100% online op een geavanceerd niveau en duurt 11 uur om te voltooien met een voorgestelde tijdsinvestering van 5-7 uur per week.
Serverloos machinaal leren met Tensorflow op Google Cloud Platform (aangeboden door Google Cloud Platform)
Deze cursus maakt ook gebruik van het idee om met Tensorflow op het Google Cloud Platform te werken, maar voegt het idee van serverloos computergebruik toe aan machine learning in een ander type omgeving.
Bij serverloos computergebruik zijn functies ontworpen voor levering indien nodig. In deze cursus worden gebruikstoepassingen voor dit type opstelling besproken en kunnen studenten deelnemen aan het bouwen van een Tensorflow ML-model. Er is een nadruk op schaalbaarheid en implementatie met begrip van preprocessing-functies en hoe u ML-modellen kunt laten draaien in een efficiënte gevirtualiseerde capaciteit.
Deze cursus van gemiddeld niveau is volledig online en duurt 12 uur, met een aanbevolen tijdsbestek van een week.
Natuurlijke taalverwerking met Tensorflow (Aangeboden door deeplearning.ai)
Een van de meest populaire toepassingen van Tensorflow en andere hulpmiddelen voor machinaal leren is de praktijk van natuurlijke taalverwerking (NLP).
Deze cursus zal studenten vertrouwd maken met enkele van de componenten van NLP met betrekking tot het taggen van eenheden van spraak en andere technieken die neurale netwerken helpen om structurele voorspellende modellen te bouwen. De NLP heeft veel profijt gehad van ML, en studenten kunnen profiteren van het uit de eerste hand zien hoe deze technieken werken.
Met hands-on studie zullen studenten echte problemen aanpakken, zoals het toepassen van terugkerende neurale netwerken en LSTM's in Tensorflow en hoe te verwerken met behulp van tokenisatie en vectoren.
Deze cursus is een 100% online cursus op gemiddeld niveau die negen uur duurt om te voltooien met een voorgestelde periode van vier weken.
Gevolgtrekking
Gebruik een van deze innovatieve leermogelijkheden om beter in contact te komen met de bouten en moeren van ML door niet alleen de terminologie te begrijpen, maar ook de builds van systemen die gewoonlijk werden gebruikt met behulp van Tensorflow.