TensorFlow: 6 Kurse, um ein Open Source ML Framework Pro zu werden

Autor: Laura McKinney
Erstelldatum: 4 April 2021
Aktualisierungsdatum: 26 Juni 2024
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Inhalt


Wegbringen:

Tensorflow ist eine der beliebtesten Open-Source-Bibliotheken des ML-Entwicklers zur Darstellung der in ML enthaltenen Codefunktionen und zur Visualisierung mathematischer Operationen, die in neuronalen Netzwerken und anderen ML-Konfigurationen verwendet werden.

Tensorflow ist eine der beliebtesten Open-Source-Bibliotheken für Ingenieure des maschinellen Lernens (ML), um die in ML enthaltenen Codefunktionen darzustellen und mathematische Operationen zu visualisieren, die in neuronalen Netzwerken und anderen ML-Konfigurationen verwendet werden.

Auf dem Coursera-Lernportal stehen sechs Kurse zur Verfügung, die die Schüler zu einem umfassenderen Verständnis der Tensorflow-Umgebung führen.

  • Einführung in Tensorflow für AI Machine Learning und Deep Learning (angeboten von deeplearning.ai)
  • Tensorflow im praktischen Lernen (angeboten von deeplearning.ai)
  • Faltungsneurale Netze und Tensorflow (angeboten von deeplearning.ai)
  • Bildverstehen mit Tensorflow auf GCP (von Google Cloud Platform angeboten)
  • Serverloses maschinelles Lernen mit Tensorflow auf der Google Cloud Platform (angeboten von der Google Cloud Platform)
  • Natürliche Sprachverarbeitung mit Tensorflow (angeboten von deeplearning.ai)

Einführung in Tensorflow für AI Machine Learning und Deep Learning (angeboten von deeplearning.ai)

Dieser Kurs hilft den Schülern zu verstehen, wie skalierbare Algorithmen erstellt werden und wie Deep Learning funktioniert. Neuronale Netze sind ein Schwerpunkt dieses abwechslungsreichen Kurses, in dem ein Teil des Fachwissens von Andrew Ng genutzt wird, um den Studenten Tensorflow-Prinzipien bei der Arbeit zu zeigen.


Dies ist ein Kurs für Fortgeschrittene, der zu 100% online ist und ungefähr acht Stunden in Anspruch nimmt, mit einem empfohlenen Zeitrahmen von vier Wochen.

Die Kursteilnehmer lernen, ein neuronales Netzwerk für das Computer-Sehen zu trainieren, bewährte Verfahren für Tensorflow zu erlernen, Faltungs-neuronale Netzwerke zu verstehen und mit Tensorflow ein grundlegendes neuronales Netzwerk aufzubauen.

Eine umfassende Anleitung für diese Art der Visualisierung und des Umgangs mit maschinellen Lernkomponenten.

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Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.

Tensorflow im praktischen Lernen (angeboten von deeplearning.ai)

Vier Module helfen den Schülern dabei, Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI) und ihre Herstellung zu erkunden. Der Aufbau und die Schulung von neuronalen Netzen ist Teil dieses Lehrplans. Die Schüler lernen, wie sie Faltungen in der Bildverarbeitung verwenden, um modernste Identifizierungs- und Klassifizierungsfunktionen zu ermöglichen.


Die Schüler können aus erster Hand sehen, wie Maschinen die Verarbeitung lernen und wie neuronale Netze mit Eingabedaten umgehen.

Praktische Elemente des Kurses werden zeigen, wie diese Arten von Technologien in der realen Welt funktionieren. Dieser Online-Kurs dauert ungefähr einen Monat und ist ein Kurs für Fortgeschrittene.

Faltungsneurale Netze und Tensorflow (angeboten von deeplearning.ai)

Dieser Kurs befasst sich speziell mit dem Faltungsnetzwerk, einem speziellen Konzept in der Welt des maschinellen Lernens. Das so genannte CNN behandelt die Bildverarbeitung mithilfe verschiedener Schichten innerhalb des neuronalen Netzwerks.

Techniken wie Schritt- und Polstertechniken werden zum Filtern und Überwachen von Bildern verwendet, und die Informationen werden durch das System geleitet, um den Computer schließlich auf die Identifizierung von Objekten oder anderen Aspekten eines Bildes zu trainieren.

Die Schüler lernen, wie ein Computer Informationen "sieht" und welche spezifischen Vorgänge zu effektiven Bildverarbeitungs- und Identifikationsaufgaben führen.

Die Schüler lernen verschiedene Probleme wie Verlust von Handlungen, Überanpassung und Ausfall bei der Suche nach bewährten Methoden zum Aufbau und zur Aufrechterhaltung von CNN-Funktionen für Gesichtserkennung, Produktentwicklung und mehr kennen.

Transferlernen wird ebenfalls Teil dieses Lehrplans sein, und die Schüler werden mehr über die Merkmalsextraktion und die Merkmalauswahl als Bestandteil erfolgreicher Dimensionalität erfahren.

Dieser Kurs für Fortgeschrittene ist online und dauert ungefähr sieben Stunden, mit einem empfohlenen Zeitrahmen von vier Wochen.

Bildverstehen mit Tensorflow auf GCP (von Google Cloud Platform angeboten)

Dieser Kurs für fortgeschrittenes maschinelles Lernen wurde speziell für Google Cloud entwickelt. In dieser Top-Umgebung haben viele Entwickler die neuesten und besten ML-Programme entwickelt.

Dieser Kurs zeigt den Schülern verschiedene Strategien zum Zusammenstellen von Bildklassifikatoren und hilft ihnen dabei, Faltungsstrukturen für neuronale Netze zu verstehen. Das Extrahieren und Auswählen von Merkmalen ist ebenfalls Teil des Schwerpunkts dieses Kurses. Die Kursteilnehmer werden darin geschult, wie Überanpassung und damit verbundene Probleme vermieden werden können.

Für praktische Komponenten sind Grundkenntnisse in SQL, Python und Tensorflow erforderlich.

Dieser Kurs ist für Fortgeschrittene zu 100% online und dauert 11 Stunden, mit einem empfohlenen Zeitaufwand von 5-7 Stunden pro Woche.

Serverloses maschinelles Lernen mit Tensorflow auf der Google Cloud Platform (angeboten von der Google Cloud Platform)

In diesem Kurs wird auch die Idee der Arbeit mit Tensorflow auf der Google Cloud-Plattform verwendet, es wird jedoch die Idee des serverlosen Rechnens hinzugefügt, um maschinelles Lernen in einer anderen Art von Umgebung vorzustellen.

Beim Serverless Computing sind Funktionen für die bedarfsgerechte Bereitstellung konzipiert. In diesem Kurs werden Anwendungsfälle für diese Art von Setup behandelt. Die Teilnehmer können an der Erstellung eines Tensorflow ML-Modells teilnehmen. Der Schwerpunkt liegt auf Skalierbarkeit und Bereitstellung mit Verständnis der Vorverarbeitungsfunktionen und der Möglichkeit, ML-Modelle mit einer effizienten virtualisierten Kapazität zu erweitern.

Dieser Kurs für Fortgeschrittene ist alle online und dauert 12 Stunden, mit einem empfohlenen Zeitrahmen von einer Woche.

Natürliche Sprachverarbeitung mit Tensorflow (angeboten von deeplearning.ai)

Eine der beliebtesten Anwendungen von Tensorflow und anderen Werkzeugen für maschinelles Lernen ist das Üben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

In diesem Kurs werden die Teilnehmer mit einigen Komponenten von NLP vertraut gemacht, die sich auf das Markieren von Spracheinheiten und andere Techniken beziehen, mit denen neuronale Netze strukturelle Vorhersagemodelle erstellen können. Das NLP hat viel von ML profitiert, und die Schüler können aus erster Hand sehen, wie diese Techniken funktionieren.

In praktischen Studien werden die Schüler auf reale Probleme eingehen, wie z. B. das Anwenden von wiederkehrenden neuronalen Netzen und LSTMs in Tensorflow und das Verarbeiten mithilfe von Tokenisierung und Vektoren.

Dieser Kurs besteht zu 100% aus Online-Kursen für Fortgeschrittene und dauert neun Stunden. Der vorgeschlagene Zeitrahmen beträgt vier Wochen.

Fazit

Nutzen Sie eine dieser innovativen Lernmöglichkeiten, um eine bessere Verbindung zu den Grundlagen von ML herzustellen, indem Sie nicht nur die Terminologie, sondern auch die Systeme verstehen, die üblicherweise mit Tensorflow entwickelt werden.