TensorFlow-Tutorial
Evelyn Clarke
Zusammenfassung des TensorFlow-Tutorials
Dieses TensorFlow-Tutorial für Anfänger behandelt die Grundlagen von TensorFlow und fortgeschrittene Themen wie lineare Regression, Klassifikator, Erstellen, Trainieren und Bewerten eines neuronalen Netzwerks wie CNN, RNN, Auto-Encoder usw. mit TensorFlow-Beispielen. Sehen Sie sich dieses TensorFlow-Tutorial zum maschinellen Lernen nacheinander an, um TensorFlow mit maximaler Effizienz zu erlernen. Lernen Sie die grundlegenden Konzepte von Tensorflow 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 Netzwerke konzentrieren.
TensorFlow-Kurslehrplan
Einführung
| 👉 Lessauf 1 | Was ist TensorFlow? Wie es funktioniert? - Einführung & Architektur |
| 👉 Lessauf 2 | So laden Sie TensorFLow herunter und installieren es - Jupyter | Windows/ Mac |
| 👉 Lessauf 3 | Jupyter Notebook-Tutorial – Anleitung zur Installation und Verwendung Jupyter? |
| 👉 Lessauf 4 | TensorFlow-Grundlagen — Tensor, Form, Typ, Sitzungen & Operatoren |
Fortgeschrittene Sachen
| 👉 Lessauf 1 | TensorBoard-Tutorial — TensorFlow-Graph-Visualisierung [Beispiel] |
| 👉 Lessauf 2 | Python Pandas-Tutorial – DataFrame, Datumsbereich, Verwendung von Pandas |
| 👉 Lessauf 3 | Pandas-Spickzettel — Pandas Spickzettel für Data Science in Python |
| 👉 Lessauf 4 | CSV-Daten importieren — Importieren Sie CSV-Daten mit Pandas.read_csv() |
| 👉 Lessauf 5 | Lineare Regression mit TensorFlow – Lernen Sie anhand von Beispielen |
| 👉 Lessauf 6 | Lineare Regression mit Facetten- und Interaktionsterm – Lernen Sie anhand von Beispielen |
| 👉 Lessauf 7 | Binäre Klassifizierung in TensorFlow – Beispiel für einen linearen Klassifikator |
| 👉 Lessauf 8 | Gaußscher Kernel im maschinellen Lernen – Beispiele für Kernel-Methoden |
| 👉 Lessauf 9 | Künstliches Neuronales Netz (KNN) – TensorFlow-Beispiel-Tutorial |
| 👉 Lessauf 10 | TensorFlow CNN-Bildklassifizierung – Lernen Sie mit Schritten und Beispielen |
| 👉 Lessauf 11 | TensorFlow-Autoencoder – Datensatz mit Deep-Learning-Beispiel |
| 👉 Lessauf 12 | RNN-Tutorial (Recurrent Neural Network). – TensorFlow-Beispiel |
| 👉 Lessauf 13 | PySpark Tutorial für Anfänger — Lernen Sie mit BEISPIELEN |
| 👉 Lessauf 14 | Scikit-Learn-Tutorial — So installieren Sie es, Python Scikit-Learn-Beispiel |
| 👉 Lessauf 15 | Python NumPy-Anleitung – np.zeros, np.arange, vstack und hstack |
| 👉 Lessauf 16 | PyTorch-Tutorial – Regression, Bildklassifizierungsbeispiel |
| 👉 Lessauf 17 | PyTorch-Übertragung – PyTorch Transfer Learning Tutorial mit Beispielen |
| 👉 Lessauf 18 | Keras-Tutorial — Was ist Keras? So installieren Sie es in Python [Beispiel] |
| 👉 Lessauf 19 | TensorFlow vs. Keras – TensorFlow vs. Keras |
Muss man wissen!
| 👉 Lessauf 1 | TensorFlow-Bücher — Die 10 besten TensorFlow-Bücher |
| 👉 Lessauf 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 grundlegende und fortgeschrittene Konzepte von TensorFlow wie TensorFlow-Einführung, Architektur, Herunterladen und Installieren von TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, lineare Regression, Kernelmethoden, neuronale Netzwerke, Autoencoder, RNN usw.
Gibt es Voraussetzungen für dieses TensorFlow-Tutorial?
Dieser Online-Tensorflow Python Das Tutorial richtet sich an Anfänger mit wenig oder keiner TensorFlow-Erfahrung. Obwohl grundlegende Kenntnisse von Python erforderlich.
Für wen ist dieses TensorFlow-Tutorial?
Dieses TensorFlow Deep Learning-Tutorial richtet sich an Anfänger, die sich Kenntnisse über TensorFlow, Machine Learning, Deep Learning und fortgeschrittenere Konzepte aneignen möchten. Dieses Tutorial hilft auch Python Entwickler für Forschungs- und Entwicklungszwecke in Maschinelles lernen und Tiefes Lernen mit TensorFlow unter Verwendung Python.
Warum sollten Sie TensorFlow lernen?
TensorFlow ist ein weithin bevorzugtes Framework für Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen und ermöglicht zudem den Aufbau einer soliden Grundlage für Deep Learning. Darüber hinaus wird es von vielen großen Unternehmen weltweit eingesetzt, sodass es eine Vielzahl von Stellenangeboten für Bewerber mit besseren Gehaltsaussichten gibt. Daher ist es für einen Bewerber von Vorteil, TensorFlow zu lernen, um entweder einen Job zu bekommen oder zusätzliches Wissen zu erwerben.
