Sisu
- Sissejuhatus Tensorflow'sse AI masinõppe ja süvaõppe jaoks (Pakub deeplearning.ai)
- Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
- Tensorflow praktikas õppimisel (pakutakse deeplearning.ai)
- Konvolutsioonilised närvivõrgud ja Tensorflow (pakutakse deeplearning.ai)
- Kujutise mõistmine Tensorflow'ga GCP-s (pakub Google Cloud Platform)
- Serverita masinõpe Tensorflow'iga Google'i pilvplatvormil (pakub Google Cloud Platform)
- Looduslik keele töötlemine Tensorflow'ga (pakutakse deeplearning.ai)
- Järeldus
Ära võtma:
Tensorflow on üks ML-i inseneride lemmik avatud lähtekoodiga teekidest, mis esindab ML-iga seotud koodifunktsioone ja visualiseerib neuraalvõrkudes ja muudes ML-i seadistustes kasutatavaid matemaatilisi operatsioone.
Tensorflow on üks masinõppe (ML) inseneride lemmik avatud lähtekoodiga teekidest, mis esindab ML-is sisalduvaid koodifunktsioone ja visualiseerib neuraalvõrkudes ja muudes ML-i seadistustes kasutatavaid matemaatilisi operatsioone.
Siin on kuus õppeportaalis Coursera saadaolevat kursust, mis juhendavad õpilasi Tensorflow keskkonna täielikumaks mõistmiseks.
- Sissejuhatus Tensorflow'sse AI masinõppe ja süvaõppe jaoks (Pakub deeplearning.ai)
- Tensorflow praktikas õppimisel (pakutakse deeplearning.ai)
- Konvolutsioonilised närvivõrgud ja Tensorflow (pakutakse deeplearning.ai)
- Kujutise mõistmine Tensorflow'ga GCP-s (pakub Google Cloud Platform)
- Serverita masinõpe Tensorflow'iga Google'i pilvplatvormil (pakub Google Cloud Platform)
- Looduslik keele töötlemine Tensorflow'ga (pakutakse deeplearning.ai)
Sissejuhatus Tensorflow'sse AI masinõppe ja süvaõppe jaoks (Pakub deeplearning.ai)
See kursus aitab õpilastel mõista, kuidas luua skaleeritavaid algoritme ja kuidas sügav õpe töötab. Neuruvõrgud on selle mitmekesise kursuse üks fookus, mis kasutab ära osa spetsialisti Andrew Ngi teadmisi, et näidata õpilastele Tensorflowi põhimõtteid tööl.
See on keskmise taseme kursus, mis on 100% veebis ja mille läbimine võtab aega umbes kaheksa tundi, soovitatud nelja nädala pikkuse ajakavaga.
Õpilased õpivad koolitama arvutinägemise närvivõrku, õppima Tensorflowi parimaid tavasid, õppima mõistma konvolutsioonseid närvivõrke ja looma Tensorflow abil baasneuraalvõrku.
Kõikehõlmav juhend seda tüüpi masinõppe komponentide visualiseerimiseks ja käsitlemiseks.
Pole vigu ega stressi - teie samm-sammuline juhend elumuutva tarkvara loomiseks ilma oma elu hävitamata
Programmeerimisoskust ei saa parandada, kui keegi tarkvara kvaliteedist ei hooli.
Tensorflow praktikas õppimisel (pakutakse deeplearning.ai)
Neli moodulit aitavad õpilastel uurida tehisintellekti (AI) rakendusi ja nende loomise viise. Neuraalvõrkude ehitamine ja koolitamine on selle õppekava osa ning õpilased õpivad kasutama piltide töötlemisel pöördeid, et hõlbustada tipptasemel tuvastamise ja klassifitseerimise võimalusi.
Õpilased saavad esmapilgul vaadata, kuidas masinad õpivad töötlema ja kuidas närvivõrgud sisendandmeid käsitlevad.
Kursuse praktilised elemendid näitavad, kuidas seda tüüpi tehnoloogiad reaalses maailmas toimivad. Selle veebikursuse läbimine võtab umbes kuu aega ja on keskastme kursus.
Konvolutsioonilised närvivõrgud ja Tensorflow (pakutakse deeplearning.ai)
See kursus keskendub spetsiaalselt konvolutsioonilisele närvivõrgule, mis on spetsiifiline kontseptsioon masinõppe maailmas. CNN, nagu seda nimetatakse, tegeleb piltide töötlemisega, kasutades närvivõrgus erinevaid kihte.
Piltide filtreerimiseks ja uurimiseks kasutatakse selliseid tehnikaid nagu treppimine ja polsterdamine ning teave jaotatakse süsteemi kaudu, et koolitada arvutit lõpuks objekte või muid pildi aspekte tuvastama.
Õpilased saavad teada, kuidas arvuti teavet "näeb" ja millised konkreetsed toimingud viivad tulemuslike pilditöötluse ja tuvastamise ülesanneteni.
Õpilased õpivad tundma mitmesuguseid probleeme, nagu maatüki kadu, ületalitlus ja väljalangemine, otsides parimat tava CNN-i võimaluste loomiseks ja säilitamiseks näotuvastuse, tootearenduse ja muu jaoks.
Siirdeõpe on samuti selle õppekava osa ning õpilased õpivad rohkem funktsioonide eraldamise ja funktsioonide valiku kohta eduka dimensioonilisuse komponendina.
See kesktaseme kursus on kõik veebis ja selle kavandatud nelja nädala pikkune kestus võtab kokku umbes seitse tundi.
Kujutise mõistmine Tensorflow'ga GCP-s (pakub Google Cloud Platform)
See täiustatud masinõppekursus on loodud spetsiaalselt Google Cloudis. See tippkeskkond on olnud paljudele arendajatele, kes on loonud uusimaid ja parimaid ML-i programme.
See kursus näitab õpilastele erinevaid kujutise klassifikaatorite koostamise strateegiaid ja aitab neil mõista konvolutsioonilise närvivõrgu ehitust. Funktsioonide eraldamine ja valik on samuti selle kursuse keskmes ning õpilased saavad väljaõppe, kuidas vältida ületäitumist ja sellega seotud probleeme.
Käed-külge komponendid vajavad põhiliste SQL-i, Pythoni ja Tensorflowi tundmist.
See kursus on kõrgtasemel 100% veebis ja selle läbimine võtab aega 11 tundi, soovitatud ajaline investeering on 5–7 tundi nädalas.
Serverita masinõpe Tensorflow'iga Google'i pilvplatvormil (pakub Google Cloud Platform)
Sellel kursusel kasutatakse ka ideed töötada koos Tensorflow'ga Google'i pilvplatvormil, kuid see lisab serverivaba arvuti kasutamise idee masinõppe ette nägemiseks teist tüüpi keskkonnas.
Serverita arvutikasutuses on funktsioonid ette nähtud vastavalt vajadusele. Sellel kursusel räägitakse seda tüüpi seadistamise kasutamisjuhtumitest ja see võimaldab õpilastel osaleda Tensorflow ML mudeli loomisel. Seal on rõhk mastaapsusel ja juurutamisel koos eeltöötlusfunktsioonide mõistmise ja sellega, kuidas ML-i mudeleid tõhusal virtualiseeritud võimsusel keerutada.
See kesktaseme kursus on kõik veebis ja selle läbimine võtab aega 12 tundi, soovitusliku ajaga ühe nädala.
Looduslik keele töötlemine Tensorflow'ga (pakutakse deeplearning.ai)
Tensorflow ja muude masinõppevahendite üks populaarsemaid rakendusi on loodusliku keele töötlemise praktika (NLP).
Selle kursuse käigus saavad õpilased tuttavaks mõne NLP komponendiga, mis on seotud kõneühikute märgistamise ja muude tehnikatega, mis aitavad närvivõrkudel ehitada ennustusmudeleid. NLP on ML-ist palju kasu saanud ja õpilased saavad kasu näha sellest, kuidas need tehnikad toimivad.
Praktiliste uuringute abil käsitlevad õpilased reaalse maailma probleeme, näiteks Tensorflow korduvate närvivõrkude ja LSTM-ide rakendamine ning tokeniseerimise ja vektorite kasutamine.
See kursus on 100% veebipõhine kesktaseme kursus, mille läbimiseks kulub soovitatud nelja nädala jooksul üheksa tundi.
Järeldus
Kasutage mõnda neist uuenduslikest õppimisvõimalustest, et saada paremini ühendust ML-i mutrite ja poltidega, mõistes mitte ainult terminoloogiat, vaid ka süsteemide kogumeid, mis töötati tavaliselt välja Tensorflow abil.