Урок за TensorFlow за начинаещи: Научете основите с пример

Резюме на урока за TensorFlow


Този урок за TensorFlow за начинаещи обхваща основите на TensorFlow за напредък в теми като линейна регресия, класификатор, създаване, обучение и оценка на невронни мрежи като CNN, RNN, автоматични енкодери и т.н. с примери за TensorFlow. Вижте този урок за машинно обучение TensorFlow, последователно, един след друг, за максимална ефикасност при изучаването на TensorFlow. Научете основните концепции на Tensorflow с този урок за дълбоко обучение на TensorFlow.

Какво е TensorFlow?

TensorFlow на Google е с отворен код и е най-популярен библиотека за дълбоко обучение за изследване и производство. TensorFlow in Python е символна математическа библиотека, която използва поток от данни и диференцируемо програмиране за изпълнение на различни задачи, фокусирани върху обучението и извода на дълбоки невронни мрежи.

Учебна програма на курса TensorFlow

Въведение

👉 Lessна 1 Какво е TensorFlow? Как работи? — Въведение & Archiтекстура
👉 Lessна 2 Как да изтеглите и инсталирате TensorFLow - Jupyter | Windows/ Mac
👉 Lessна 3 Jupyter Урок за тетрадка — Как да инсталирате и използвате Jupyter?
👉 Lessна 4 Основи на TensorFlow - Тензор, форма, тип, сесии и Operaтори

Разширени неща

👉 Lessна 1 Урок за TensorBoard — Визуализация на графика на TensorFlow [Пример]
👉 Lessна 2 Python Урок за Pandas — DataFrame, период от време, използване на Pandas
👉 Lessна 3 Pandas Cheat Sheet — Pandas Cheat Sheet за Data Science в Python
👉 Lessна 4 Импортиране на CSV данни — Импортирайте CSV данни с помощта на Pandas.read_csv()
👉 Lessна 5 Линейна регресия с TensorFlow - Учете с пример
👉 Lessна 6 Линейна регресия с фасет и член на взаимодействие - Учете с пример
👉 Lessна 7 Двоична класификация в TensorFlow — Пример за линеен класификатор
👉 Lessна 8 Гаусово ядро ​​в машинното обучение — Примери за методи на ядрото
👉 Lessна 9 Изкуствена невронна мрежа (ANN) — Примерен урок за TensorFlow
👉 Lessна 10 TensorFlow CNN Image Classification - Учете със стъпки и примери
👉 Lessна 11 TensorFlow Autoencoder — Набор от данни с пример за задълбочено обучение
👉 Lessна 12 Урок за RNN (повтаряща се невронна мрежа). — Пример за TensorFlow
👉 Lessна 13 PySpark Урок за начинаещи — Учете с ПРИМЕРИ
👉 Lessна 14 Урок за Scikit-Learn — Как да инсталирате, Python Пример за Scikit-Learn
👉 Lessна 15 Python Урок за NumPy — np.zeros, np.arange, vstack и hstack
👉 Lessна 16 Урок за PyTorch — Регресия, пример за класификация на изображението
👉 Lessна 17 Трансфер на PyTorch — PyTorch Transfer Learning Tutorial с примери
👉 Lessна 18 Керас урок — Какво е Керас? Как да инсталирате в Python [Пример]
👉 Lessна 19 TensorFlow срещу Keras — TensorFlow срещу Keras

Трябва да се знае!

👉 Lessна 1 Книги за TensorFlow — 10-те НАЙ-ДОБРИ книги за TensorFlow
👉 Lessна 2 Урок за Tensorflow PDF — Изтеглете Tensorflow Tutorial PDF за начинаещи

Какво ще науча в този урок за TensorFlow?

В този урок за TensorFlow 2.0 ще научите основни и разширени концепции за TensorFlow като въведение в TensorFlow, архитектура, как да изтеглите и инсталирате TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, линейна регресия, методи на ядрото, невронни мрежи, автоенкодер, RNN и др.

Има ли предпоставки за този урок за TensorFlow?

Този онлайн Tensorflow Python Урокът е предназначен за начинаещи с малък или никакъв опит с TensorFlow. Въпреки основното разбиране на Python изисква се.

За кого е този урок за TensorFlow?

Този урок за задълбочено обучение на TensorFlow е за начинаещи, които искат да придобият знания за TensorFlow, машинно обучение, задълбочено обучение и по-напреднали концепции. Този урок също помага Python разработчици за изследователски и развойни цели в Machine Learning намлява Дълбоко обучение с използване на TensorFlow Python.

Защо трябва да научите TensorFlow?

TensorFlow е широко предпочитана рамка за приложения за машинно обучение и задълбочено обучение и също така позволява изграждането на здрава основа за задълбочено обучение. Освен това, той се използва широко от много големи компании по света, така че има огромен брой възможности за работа за кандидати с по-добри перспективи за заплащане. Следователно изучаването на TensorFlow, за да си намерят работа или да придобият допълнителни знания, е от полза за кандидата.