Садржај
- Увод у Тенсорфлов за АИ машинско учење и дубинско учење (нуди га дубплеарнинг.аи)
- Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
- Тенсорфлов у учењу из праксе (нуди дубплеарнинг.аи)
- Конволуционарне неуронске мреже и Тенсорфлов (нуди их дубплеарнинг.аи)
- Разумевање слике са Тенсорфловом на ГЦП-у (нуди Гоогле Цлоуд Платформ)
- Машинско учење без сервера са Тенсорфловом на Гоогле Цлоуд платформи (нуди Гоогле Цлоуд Платформ)
- Обрада природног језика помоћу Тенсорфлова (нуди га дубплеарнинг.аи)
- Закључак
Одузети:
Тенсорфлов је једна од омиљених библиотека отвореног кода инжењера за МЛ за представљање кодних функција укључених у МЛ и визуелизацију математичких операција које се користе у неуронским мрежама и другим МЛ подешавањима.
Тенсорфлов је једна од омиљених библиотека отвореног кода инжењера машинског учења (МЛ) за представљање кодних функција укључених у МЛ и визуелизацију математичких операција које се користе у неуронским мрежама и другим подешавањима МЛ.
Ево шест курсева доступних на порталу за учење Цоурсера који студенте усмјеравају ка потпунијем разумијевању Тенсорфлов окружења.
- Увод у Тенсорфлов за АИ машинско учење и дубинско учење (нуди га дубплеарнинг.аи)
- Тенсорфлов у учењу из праксе (нуди дубплеарнинг.аи)
- Конволуционарне неуронске мреже и Тенсорфлов (нуди их дубплеарнинг.аи)
- Разумевање слике са Тенсорфловом на ГЦП-у (нуди Гоогле Цлоуд Платформ)
- Машинско учење без сервера са Тенсорфловом на Гоогле Цлоуд платформи (нуди Гоогле Цлоуд Платформ)
- Обрада природног језика помоћу Тенсорфлова (нуди га дубплеарнинг.аи)
Увод у Тенсорфлов за АИ машинско учење и дубинско учење (нуди га дубплеарнинг.аи)
Овај курс помаже студентима да схвате како да граде скалабилне алгоритме и како функционише дубоко учење. Неуронске мреже представљају један фокус овог разнородног курса који користи неке од знања стручњака Ендрјуа Нг-а како би студентима показао Тенсорфлов принципе на послу.
Ово је курс средњег нивоа који је 100% онлајн и траје око осам сати, са предложеним временским оквиром од четири недеље.
Студенти ће научити да тренирају неуронску мрежу за рачунарски вид, научиће најбоље праксе Тенсорфлов-а, научиће разумети конволуционарне неуронске мреже и изградити основну неуронску мрежу са Тенсорфловом.
Свеобухватни водич за ову врсту визуелизације и руковања компонентама машинског учења.
Без грешака, без стреса - Ваш корак по корак водич за креирање софтвера за промену живота без да вам уништи живот
Не можете побољшати своје програмирање кад никога није брига за квалитет софтвера.
Тенсорфлов у учењу из праксе (нуди дубплеарнинг.аи)
Четири модула помажу студентима да истраже апликације вештачке интелигенције (АИ) и како су направљени. Изградња и обука неуронских мрежа део је овог наставног плана и програма, и студенти ће научити да користе савине у обради слике, како би се олакшале врхунске могућности идентификације и класификације.
Студенти могу из прве руке да погледају како машине уче да обрађују и како неуронске мреже управљају улазним подацима.
Хандс-он елементи о курсу показаће како ове врсте технологија делују у стварном свету. Овај онлајн курс траје око месец дана и курс је средњег нивоа.
Конволуционарне неуронске мреже и Тенсорфлов (нуди их дубплеарнинг.аи)
Овај курс се посебно фокусира на револуционарну неуронску мрежу, што је специфична концепција у свету машинског учења. ЦНН, како се назива, обрађује обраду слике коришћењем различитих слојева унутар неуронске мреже.
За филтрирање и прегледавање слика користе се технике попут степења и пресвлачења, а информације се премештају кроз систем да би на крају обучили рачунар да препознаје објекте или друге аспекте слике.
Студенти ће научити како рачунар „види“ информације и које конкретне операције доводе до ефикасних задатака обраде и идентификације слике.
Студенти ће научити о разним проблемима као што су губитак парцела, прекомерно опремање и испадање у потрази за најбољим праксама у изградњи и одржавању ЦНН способности за препознавање лица, развој производа и још много тога.
Прелазно учење ће такође бити део овог наставног програма, а студенти ће научити више о екстракцији карактеристика и избору карактеристика као компоненте успешне димензије.
Овај курс средњег нивоа је доступан на мрежи и траје око седам сати са предложеним временским оквиром од четири недеље.
Разумевање слике са Тенсорфловом на ГЦП-у (нуди Гоогле Цлоуд Платформ)
Овај напредни курс машинског учења посебно је осмишљен с обзиром на Гоогле Цлоуд. Ово врхунско окружење је одмалена за многе програмере који креирају најновије и најбоље МЛ програме.
Овај курс ће показати студентима различите стратегије за састављање класификатора слике и помоћи ће им да разумеју конструкције конволуционе неуронске мреже. Вађење и селекција карактеристика такође су у фокусу овог курса, а студенти ће проћи обуку о томе како спречити прекомерно уклапање и с тим повезане проблеме.
Хандс он компоненте захтевају познавање основних СКЛ-а, Питхон-а и Тенсорфлов-а.
Овај курс је 100% онлине на напредном нивоу и траје 11 сати уз предложено улагање времена од 5-7 сати седмично.
Машинско учење без сервера са Тенсорфловом на Гоогле Цлоуд платформи (нуди Гоогле Цлоуд Платформ)
Овај курс такође користи идеју о раду са Тенсорфлов-ом на Гоогле Цлоуд Платформи, али додаје идеју рачунара без сервера како би се предвидјело машинско учење у различитом окружењу.
У рачунару без сервера, функције су дизајниране за испоруку по потреби. Овај курс ће говорити о случајевима коришћења ове врсте подешавања и студентима ће омогућити да учествују у изради Тенсорфлов МЛ модела. Нагласак је на скалабилности и примени уз разумевање функција унапред обраде и како да се МЛ модели у ефикасном виртуелизованом капацитету.
Овај курс средњег нивоа је доступан на мрежи и траје 12 сати, уз предложени временски оквир од једне недеље.
Обрада природног језика помоћу Тенсорфлова (нуди га дубплеарнинг.аи)
Једна од најпопуларнијих апликација Тенсорфлов-а и других машинских алата је пракса обраде природног језика (НЛП).
Овај предмет ће студенте упознати са неким компонентама НЛП-а које се односе на означавање јединица говора и друге технике које помажу неуронским мрежама да граде структуралне предиктивне моделе. НЛП је имао велику корист од МЛ, а студенти могу имати користи да виде из прве руке како функционишу ове технике.
Уз практичну студију, студенти ће се бавити проблемима у стварном свету, као што су примена понављајућих неуронских мрежа и ЛСТМ-ова у Тенсорфлову и како да се процесуира помоћу токенизације и вектора.
Овај курс је 100% интернетски курс средњег нивоа који траје девет сати са предложеним временским оквиром од четири седмице.
Закључак
Искористите било коју од ових иновативних прилика за учење да бисте се боље повезали са матицама и вијцима МЛ разумевањем не само терминологије, већ и система који се обично раде помоћу Тенсорфлова.