TensorFlow: 6 kurser för att bli en Open Source ML Framework Pro

Författare: Laura McKinney
Skapelsedatum: 4 April 2021
Uppdatera Datum: 1 Juli 2024
Anonim
TensorFlow: 6 kurser för att bli en Open Source ML Framework Pro - Teknologi
TensorFlow: 6 kurser för att bli en Open Source ML Framework Pro - Teknologi

Innehåll


Hämtmat:

Tensorflow är ett av ML-ingenjörens favoritbibliotek för öppen källkod för att representera kodfunktionerna som är involverade i ML och visualisera matematiska operationer som används i nervnätverk och andra ML-inställningar.

Tensorflow är ett av maskininlärningens (ML) ingenjörs favoritbibliotek för öppen källkod för att representera kodfunktionerna som är involverade i ML och visualisera matematiska operationer som används i nervnätverk och andra ML-inställningar.

Här är sex kurser tillgängliga på Coursera inlärningsportal som leder eleverna till en mer fullständig förståelse av Tensorflow-miljön.

  • Introduktion till Tensorflow för AI Machine Learning och Deep Learning (erbjuds av deeplearning.ai)
  • Tensorflow in Practice Learning (erbjuds av deeplearning.ai)
  • Convolutional Neural Network and Tensorflow (Erbjuds av deeplearning.ai)
  • Bildförståelse med Tensorflow på GCP (erbjuds av Google Cloud Platform)
  • Serverlös maskininlärning med Tensorflow på Google Cloud Platform (erbjuds av Google Cloud Platform)
  • Natural Language Processing with Tensorflow (Erbjuds av deeplearning.ai)

Introduktion till Tensorflow för AI Machine Learning och Deep Learning (erbjuds av deeplearning.ai)

Denna kurs hjälper eleverna att förstå hur man bygger skalbara algoritmer och hur djup inlärning fungerar. Neurala nätverk är ett fokus på denna diversifierade kurs som använder viss kunskap hos specialist Andrew Ng för att visa eleverna Tensorflow-principer på jobbet.


Detta är en kurs på mellannivå som är 100% online och tar cirka åtta timmar att slutföra, med en föreslagen tidsram på fyra veckor.

Studenter kommer att lära sig att träna ett neuralt nätverk för datorsyn, lära sig bästa metoder för Tensorflow, lära sig att förstå invandrade nervnätverk och bygga ett grundläggande neuralt nätverk med Tensorflow.

En övergripande guide till denna typ av visualisering och hantering av maskininlärningskomponenter.

Inga buggar, ingen stress - din steg-för-steg-guide för att skapa livsförändrad programvara utan att förstöra ditt liv

Du kan inte förbättra dina programmeringsfärdigheter när ingen bryr sig om mjukvarukvalitet.

Tensorflow in Practice Learning (erbjuds av deeplearning.ai)

Fyra moduler hjälper eleverna att utforska applikationer av artificiell intelligens (AI) och hur de görs. Att bygga och utbilda neurala nätverk är en del av denna läroplan, och studenterna kommer att lära sig att använda invändningar i bildbehandling för att underlätta spetsförmåga att identifiera och klassificera kapacitet.


Studenter kan få en förstahandsblick på hur maskiner lär sig att bearbeta och hur neurala nätverk hanterar inmatningsdata.

Praktiska element på kursen kommer att visa hur denna typ av teknik fungerar i den verkliga världen. Denna online-kurs tar ungefär en månad att slutföra och är en mellannivå.

Convolutional Neural Network and Tensorflow (Erbjuds av deeplearning.ai)

Denna kurs fokuserar specifikt på det invandrade neurala nätverket, som är en specifik typ av koncept i maskininlärningsvärlden. CNN, som det kallas, hanterar bildbehandling genom användning av olika lager i det neurala nätverket.

Tekniker som stegning och stoppning används för att filtrera och kartlägga bilder, och informationen trattas genom systemet för att så småningom träna datorn för att identifiera objekt eller andra aspekter av en bild.

Studenter kommer att lära sig hur en dator "ser" information och vilka specifika operationer som leder till effektiva bildbehandlings- och identifieringsuppgifter.

Studenter kommer att lära sig om olika problem som förlust av tomter, övermontering och släppa ut i jakten på bästa metoder för att bygga och underhålla CNN-kapacitet för ansiktsigenkänning, produktutveckling och mer.

Överföringsinlärning kommer också att vara en del av denna kursplan, och eleverna kommer att lära sig mer om extraktion av funktioner och val av funktioner som en del av framgångsrik dimension.

Denna kurs på mellannivå är allt online och tar ungefär sju timmar att slutföra med en föreslagen kursram på fyra veckor.

Bildförståelse med Tensorflow på GCP (erbjuds av Google Cloud Platform)

Denna avancerade maskininlärningskurs är speciellt designad med Google Cloud i åtanke. Denna toppmiljö har varit ett besök för många utvecklare som skapar de nyaste och bästa ML-programmen.

Denna kurs kommer att visa eleverna olika strategier för att sätta ihop bildklassificerare och hjälper dem att förstå invandrat neuralt nätverk. Funktionsextraktion och urval är också en del av fokusen på denna kurs, och eleverna får utbildning i hur man kan förhindra överanpassning och relaterade problem.

Hand-on-komponenter kräver kunskap om grundläggande SQL, Python och Tensorflow.

Denna kurs är 100% online på en avancerad nivå och tar 11 timmar att genomföra med en föreslagen tidsinvestering på 5-7 timmar per vecka.

Serverlös maskininlärning med Tensorflow på Google Cloud Platform (erbjuds av Google Cloud Platform)

Denna kurs använder också idén att arbeta med Tensorflow på Google Cloud Platform, men lägger till idén om serverlös datoranvändning för att föreställa sig maskininlärning i en annan typ av miljö.

Vid serverlös datoranvändning är funktioner utformade för leverans efter behov. Denna kurs kommer att prata om användningsfall för denna typ av installation och gör det möjligt för studenter att delta i att bygga en Tensorflow ML-modell. Det finns en tonvikt på skalbarhet och distribution med förståelse för förbehandlingsfunktioner och hur man spinner upp ML-modeller i en effektiv virtualiserad kapacitet.

Denna kurs på mellannivå är allt online och tar 12 timmar att slutföra, med en föreslagen tidsram på en vecka.

Natural Language Processing with Tensorflow (Erbjuds av deeplearning.ai)

En av de mest populära applikationerna för Tensorflow och andra maskininlärningsverktyg är praktiken av naturlig språkbearbetning (NLP).

Denna kurs kommer att lära eleverna bekanta sig med några av komponenterna i NLP relaterade till märkning av talenheter och andra tekniker som hjälper neurala nätverk att bygga strukturella prediktiva modeller. NLP har haft mycket nytta av ML, och studenter kan dra nytta av att se först från hur dessa tekniker fungerar.

Med praktiska studier kommer eleverna att ta itu med problem i verkligheten, till exempel hur man applicerar återkommande neurala nätverk och LSTM: er i Tensorflow och hur man bearbetar med tokenisering och vektorer.

Kursen är en 100% online-nivåskurs som tar nio timmar att slutföra med en föreslagen tidsram på fyra veckor.

Slutsats

Använd någon av dessa innovativa inlärningsmöjligheter för att bli bättre ansluten till muttrar och bultar av ML genom att inte bara förstå terminologin, utan att bygga upp system som ofta är upparbetade med Tensorflow.