TensorFlow: Açık Kaynaklı ML Framework Pro Olmak İçin 6 Kurs

Yazar: Laura McKinney
Yaratılış Tarihi: 4 Nisan 2021
Güncelleme Tarihi: 1 Temmuz 2024
Anonim
TensorFlow: Açık Kaynaklı ML Framework Pro Olmak İçin 6 Kurs - Teknoloji
TensorFlow: Açık Kaynaklı ML Framework Pro Olmak İçin 6 Kurs - Teknoloji

İçerik


Paket servisi:

Tensorflow, ML mühendisinin ML'deki kod işlevlerini temsil etmek ve sinir ağlarında ve diğer ML kurulumlarında kullanılan matematiksel işlemleri görselleştirmek için en sevdiği açık kaynak kütüphanelerden biridir.

Tensorflow, makine öğrenen (ML) mühendisinin, ML'de yer alan kod işlevlerini temsil etmek ve sinir ağlarında ve diğer ML kurulumlarında kullanılan matematiksel işlemleri görselleştirmek için favori açık kaynak kitaplıklarından biridir.

Kursra öğrenim portalında, Tensorflow ortamını daha iyi anlayabilmeleri için öğrencileri yönlendiren altı kurs bulunmaktadır.

  • AI Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için Tensorflow'a Giriş (deeplearning.ai tarafından sunulmuştur)
  • Pratik Öğrenmede Tensorflow (deeplearning.ai tarafından sunulan)
  • Konvolüsyonel Sinir Ağları ve Tensorflow (deeplearning.ai tarafından sunulmuştur)
  • GCP'de Tensorflow ile Resim Anlama (Google Cloud Platform tarafından sunulmuştur)
  • Google Cloud Platformunda Tensorflow ile Sunucusuz Makine Öğrenimi (Google Cloud Platform tarafından sunulmuştur)
  • Tensorflow ile Doğal Dil İşleme (deeplearning.ai tarafından sunulan)

AI Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için Tensorflow'a Giriş (deeplearning.ai tarafından sunulmuştur)

Bu ders öğrencilerin ölçeklenebilir algoritmalar oluşturma ve öğrenmenin ne kadar etkili olduğunu anlamalarına yardımcı olur. Sinir ağları, öğrencilere Tensorflow ilkelerini çalışmalarında göstermek için uzman Andrew Ng bilgilerinin bazılarını kullanan bu çeşitlendirilmiş kursun odaklarından biridir.


Bu, çevrimiçi olarak% 100 çevrimiçi olan ve dört haftalık bir zaman dilimi ile tamamlanması yaklaşık sekiz saat süren orta seviye bir kurstur.

Öğrenciler bilgisayar vizyonu için bir sinir ağı eğitmeyi, Tensorflow en iyi uygulamalarını öğrenmeyi, evrişimli sinir ağlarını anlamayı ve Tensorflow ile temel bir sinir ağı oluşturmayı öğreneceklerdir.

Makine öğrenmesi bileşenlerinin bu şekilde görselleştirilmesi ve kullanılması için kapsamlı bir rehber.

Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz

Hiç kimse yazılım kalitesini önemsemediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.

Pratik Öğrenmede Tensorflow (deeplearning.ai tarafından sunulan)

Dört modül, öğrencilerin yapay zeka (AI) uygulamalarını ve nasıl yapıldığını keşfetmelerine yardımcı olur. Yapay sinir ağlarının oluşturulması ve eğitilmesi bu müfredatın bir parçasıdır ve öğrenciler, en üst düzey tanımlama ve sınıflandırma yeteneklerini kolaylaştırmak için görüntü işleme konvolüsyonlarını kullanmayı öğreneceklerdir.


Öğrenciler, makinelerin nasıl işlemeyi öğrendiklerini ve sinir ağlarının girdi verilerini nasıl işlediklerini ilk elden görebilirler.

Elbette uygulamalı unsurlar bu tür teknolojilerin gerçek dünyada nasıl çalıştığını gösterecektir. Bu çevrimiçi kursun tamamlanması yaklaşık bir ay sürer ve orta seviye bir kurstur.

Konvolüsyonel Sinir Ağları ve Tensorflow (deeplearning.ai tarafından sunulmuştur)

Bu ders özellikle makine öğrenim dünyasında belirli bir kavram olan evrişimli sinir ağına odaklanmaktadır. CNN, denildiği gibi, sinir ağında çeşitli katmanların kullanımı yoluyla görüntü işlemeyi ele almaktadır.

Şeritleme ve doldurma gibi teknikler görüntüleri filtrelemek ve taramak için kullanılır ve bilgi sonunda nesneleri veya bir görüntünün diğer yönlerini tanımlamak için bilgisayarı eğitmek için sistemden geçer.

Öğrenciler bir bilgisayarın bilgileri nasıl "gördüğünü" ve hangi belirli işlemlerin etkili görüntü işleme ve tanımlama görevlerine yol açtığını öğreneceklerdir.

Öğrenciler, yüz tanıma, ürün geliştirme ve daha pek çok şey için CNN yeteneklerini geliştirme ve sürdürmede en iyi uygulamaları arama arayışında arsa kaybı, fazladan takma ve bırakma gibi çeşitli sorunları öğreneceklerdir.

Transfer öğrenme de bu müfredatın bir parçası olacak ve öğrenciler başarılı bir boyutluluğun bir parçası olarak özellik çıkarma ve özellik seçme hakkında daha fazla bilgi edineceklerdir.

Bu orta seviye kurs tamamen çevrimiçidir ve dört haftalık önerilen kurs süresiyle tamamlanması yaklaşık yedi saat sürer.

GCP'de Tensorflow ile Resim Anlama (Google Cloud Platform tarafından sunulmuştur)

Bu gelişmiş makine öğrenim kursu, özellikle Google Cloud düşünülerek tasarlanmıştır. Bu en üst çevre, en yeni ve en iyi ML programlarını hazırlayan birçok geliştirici için bir çözüm olmuştur.

Bu ders öğrencilere görüntü sınıflandırıcılarını bir araya getirme konusunda farklı stratejiler gösterecek ve evrimsel sinir ağı yapılarını anlamalarına yardımcı olacaktır. Özellik çıkarma ve seçme de bu dersin odağının bir parçasıdır ve öğrenciler fazladan takma ve ilgili sorunların nasıl önleneceği konusunda eğitim alacaklardır.

Uygulamalı bileşenler, temel SQL, Python ve Tensorflow bilgilerini gerektirir.

Bu kurs% 100 çevrimiçi olarak ileri düzeydedir ve haftada 5-7 saatlik bir önerilen zaman yatırımıyla tamamlanması 11 saat sürer.

Google Cloud Platformunda Tensorflow ile Sunucusuz Makine Öğrenimi (Google Cloud Platform tarafından sunulmuştur)

Bu kurs aynı zamanda Google Cloud Platform'da Tensorflow ile çalışma fikrinden de faydalanıyor, ancak farklı bir ortamda makine öğrenmesini öngörmek için sunucusuz bilgi işlem fikrini de ekliyor.

Sunucusuz bilgi işlemde, ihtiyaç duyulan teslimat için fonksiyonlar tasarlanmıştır. Bu kurs, bu tür kurulum için kullanım durumları hakkında konuşacak ve öğrencilerin bir Tensorflow ML modeli oluşturmaya katılmalarını sağlayacaktır. Ön işleme özelliklerinin anlaşılması ve ML modellerinin verimli bir sanallaştırılmış kapasitede nasıl döndürüleceği ile ölçeklenebilirlik ve konuşlandırma üzerine bir vurgu var.

Bu orta seviye kursu tamamen çevrimiçidir ve bir hafta önerilen bir zaman diliminde tamamlanması 12 saat sürer.

Tensorflow ile Doğal Dil İşleme (deeplearning.ai tarafından sunulan)

Tensorflow ve diğer makine öğrenme araçlarının en popüler uygulamalarından biri doğal dil işleme uygulamasıdır (NLP).

Bu ders öğrencilere, NLP'nin konuşma birimlerinin etiketlenmesiyle ilgili bazı bileşenlerini ve sinir ağlarının yapısal öngörücü modeller oluşturmalarına yardımcı olan diğer teknikleri tanımalarını sağlayacaktır. NLP, ML'den çok faydalandı ve öğrenciler bu tekniklerin nasıl çalıştığını ilk elden görmekten faydalanabilirler.

Uygulamalı çalışma ile öğrenciler, Tensorflow'ta tekrarlayan sinir ağlarının ve LSTM'lerin nasıl uygulanacağı ve tokenizasyon ve vektörleri kullanarak nasıl işlem yapılacağı gibi gerçek dünyadaki sorunları ele alacaklardır.

Bu kurs, dört haftalık bir zaman diliminde tamamlanması dokuz saat süren% 100 çevrimiçi orta seviye bir kurstur.

Sonuç

Sadece terminolojiyi değil, Tensorflow kullanarak yaygın olarak kullanılan sistem yapılarını anlayarak, ML'nin somunları ve cıvatalarıyla daha iyi bağlantı kurmak için bu yenilikçi öğrenme fırsatlarından herhangi birini kullanın.