TensorFlow-Tutorial für Anfänger: Grundlagen anhand von Beispielen erlernen

Zusammenfassung des TensorFlow-Tutorials


Dieses TensorFlow-Tutorial für Anfänger behandelt die TensorFlow-Grundlagen, um Themen wie lineare Regression, Klassifikator, Erstellen, Trainieren und Bewerten eines neuronalen Netzwerks wie CNN, RNN, Auto-Encoder usw. anhand von TensorFlow-Beispielen weiterzuentwickeln. Lesen Sie dieses TensorFlow-Tutorial zum maschinellen Lernen nacheinander, um die größtmögliche Wirksamkeit beim Erlernen von TensorFlow zu erzielen. Lernen Sie Tensorflow Basic concepts mit diesem TensorFlow Deep Learning-Tutorial.

Was ist TensorFlow?

TensorFlow von Google ist eine Open-Source-Lösung und am beliebtesten Deep-Learning-Bibliothek für Forschung und Produktion. TensorFlow in Python ist eine symbolische Mathematikbibliothek, die Datenfluss und differenzierbare Programmierung verwendet, um verschiedene Aufgaben auszuführen, die sich auf das Training und die Inferenz tiefer neuronaler Netze konzentrieren.

TensorFlow-Kurslehrplan

Einleitung

👉 Lektion 1 Was ist TensorFlow? Wie es funktioniert? - Einführung & Architektur
👉 Lektion 2 So laden Sie TensorFLow herunter und installieren es - Jupyter | Windows/ Mac
👉 Lektion 3 Jupyter Notebook-Tutorial – Anleitung zur Installation und Verwendung Jupyter?
👉 Lektion 4 TensorFlow-Grundlagen — Tensor, Form, Typ, Sitzungen & Operatoren

Fortgeschrittene Sachen

👉 Lektion 1 TensorBoard-Tutorial — TensorFlow-Graph-Visualisierung [Beispiel]
👉 Lektion 2 Python Pandas-Tutorial – DataFrame, Datumsbereich, Verwendung von Pandas
👉 Lektion 3 Pandas-Spickzettel – Pandas-Spickzettel für Data Science in Python
👉 Lektion 4 CSV-Daten importieren — Importieren Sie CSV-Daten mit Pandas.read_csv()
👉 Lektion 5 Lineare Regression mit TensorFlow – Lernen Sie anhand von Beispielen
👉 Lektion 6 Lineare Regression mit Facetten- und Interaktionsterm – Lernen Sie anhand von Beispielen
👉 Lektion 7 Binäre Klassifizierung in TensorFlow – Beispiel für einen linearen Klassifikator
👉 Lektion 8 Gaußscher Kernel im maschinellen Lernen – Beispiele für Kernel-Methoden
👉 Lektion 9 Künstliches Neuronales Netz (KNN) – TensorFlow-Beispiel-Tutorial
👉 Lektion 10 TensorFlow CNN-Bildklassifizierung – Lernen Sie mit Schritten und Beispielen
👉 Lektion 11 TensorFlow-Autoencoder – Datensatz mit Deep-Learning-Beispiel
👉 Lektion 12 RNN-Tutorial (Recurrent Neural Network). – TensorFlow-Beispiel
👉 Lektion 13 PySpark Tutorial für Anfänger — Lernen Sie mit BEISPIELEN
👉 Lektion 14 Scikit-Learn-Tutorial – Anleitung zur Installation, Python Scikit-Learn-Beispiel
👉 Lektion 15 Python NumPy-Tutorial – np.zeros, np.arange, vstack und hstack
👉 Lektion 16 PyTorch-Tutorial – Regression, Bildklassifizierungsbeispiel
👉 Lektion 17 PyTorch-Übertragung – PyTorch Transfer Learning Tutorial mit Beispielen
👉 Lektion 18 Keras-Tutorial — Was ist Keras? So installieren Sie in Python [Beispiel]
👉 Lektion 19 TensorFlow vs. Keras – TensorFlow vs. Keras

Muss man wissen!

👉 Lektion 1 TensorFlow-Bücher – 10 BESTE TensorFlow-Bücher
👉 Lektion 2 Tensorflow-Tutorial PDF – Laden Sie das Tensorflow-Tutorial-PDF für Anfänger herunter

Was werde ich in diesem TensorFlow-Tutorial lernen?

In diesem TensorFlow 2.0-Tutorial lernen Sie Grundlagen und Fortgeschrittene concepts von TensorFlow wie TensorFlow-Einführung, architecture, wie man TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, lineare Regression, Kernel-Methoden, neuronale Netze, Autoencoder, RNN usw. herunterlädt und installiert.

Gibt es Voraussetzungen für dieses TensorFlow-Tutorial?

Dieses Online-TensorFlow-Python-Tutorial richtet sich an Anfänger mit wenig oder keiner TensorFlow-Erfahrung. Obwohl grundlegendes Verständnis von Python erforderlich.

Für wen ist dieses TensorFlow-Tutorial?

Dieses TensorFlow Deep Learning-Tutorial richtet sich an Anfänger, die sich Kenntnisse über TensorFlow, maschinelles Lernen, Deep Learning und Fortgeschrittene aneignen möchten concepts. Dieses Tutorial hilft Python-Entwicklern auch bei Forschungs- und Entwicklungszwecken Maschinelles lernen und Tiefes Lernen mit TensorFlow unter Verwendung von Python.

Warum sollten Sie TensorFlow lernen?

TensorFlow ist ein weithin bevorzugtes Framework für Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning und ermöglicht auch die Erstellung alstrong foundation für Deep Learning. Darüber hinaus wird es von vielen großen Unternehmen weltweit in großem Umfang genutzt, sodass Bewerbern mit besseren Gehaltsaussichten eine Vielzahl von Stellenangeboten zur Verfügung stehen. Daher ist es für einen Kandidaten von Vorteil, TensorFlow zu erlernen, um entweder einen Job zu bekommen oder zusätzliche Kenntnisse zu erwerben.