TensorFlow-opastus aloittelijoille: Opi perusteet esimerkin avulla

TensorFlow opetusohjelman yhteenveto


Tämä TensorFlow-opetusohjelma aloittelijoille kattaa TensorFlown perusteet, joiden avulla voit edistää aiheita, kuten lineaarista regressiota, luokittelua, luoda, kouluttaa ja arvioida hermoverkkoja, kuten CNN, RNN, automaattiset kooderit jne. TensorFlow-esimerkkien avulla. Katso tämä koneoppimisen TensorFlow-oppitunti peräkkäin peräkkäin, jotta TensorFlown oppiminen olisi mahdollisimman tehokasta. Opi Tensorflow-peruskäsitteet tämän TensorFlow Deep Learning -opetusohjelman avulla.

Mikä on TensorFlow?

Googlen TensorFlow on avoimen lähdekoodin ja suosituin syväoppiva kirjasto tutkimukseen ja tuotantoon. TensorFlow sisään Python on symbolinen matemaattinen kirjasto, joka käyttää tietovirtaa ja differentioituvaa ohjelmointia suorittaakseen erilaisia ​​tehtäviä, jotka keskittyvät syvällisten hermoverkkojen koulutukseen ja päättelemiseen.

TensorFlow-kurssin opetusohjelma

esittely

👍 Lesson 1 Mikä on TensorFlow? Kuinka se toimii? - Johdanto & Archirakenne
👍 Lesson 2 Kuinka ladata ja asentaa TensorFLow - Jupyter | Windows/ Mac
👍 Lesson 3 Jupyter Muistikirjan opetusohjelma - Kuinka asentaa ja käyttää Jupyter?
👍 Lesson 4 TensorFlown perusteet - Tensori, muoto, tyyppi, istunnot ja OperaTors

Edistynyttä tavaraa

👍 Lesson 1 TensorBoard opetusohjelma — TensorFlow-kaavion visualisointi [esimerkki]
👍 Lesson 2 Python Pandas opetusohjelma — DataFrame, päivämääräalue, pandan käyttö
👍 Lesson 3 Panda-huijauslehti - Pandas Cheat Sheet for Data Science sisään Python
👍 Lesson 4 Tuo CSV-tiedot — Tuo CSV-tiedot käyttämällä Pandas.read_csv()
👍 Lesson 5 Lineaarinen regressio TensorFlow'n kanssa – Opi esimerkin avulla
👍 Lesson 6 Lineaarinen regressio fasetilla ja vuorovaikutustermillä – Opi esimerkin avulla
👍 Lesson 7 Binääriluokitus TensorFlowissa — Esimerkki lineaarisesta luokittimesta
👍 Lesson 8 Gaussin ydin koneoppimisessa — Esimerkkejä ydinmenetelmistä
👍 Lesson 9 Keinotekoinen hermoverkko (ANN) — TensorFlow-esimerkkiopastus
👍 Lesson 10 TensorFlow CNN -kuvaluokitus - Opi vaiheiden ja esimerkkien avulla
👍 Lesson 11 TensorFlow Autoencoder — Tietojoukko Deep Learning -esimerkillä
👍 Lesson 12 RNN (Recurrent Neural Network) -opetusohjelma — TensorFlow esimerkki
👍 Lesson 13 PySpark Opetusohjelma aloittelijoille — Opi ESIMERKKEJÄ
👍 Lesson 14 Scikit-Learn Tutorial - Kuinka asentaa, Python Scikit-Learn esimerkki
👍 Lesson 15 Python NumPy opetusohjelma — np.zeros, np.arange, vstack ja hstack
👍 Lesson 16 PyTorch opetusohjelma — Regressio, esimerkki kuvan luokittelusta
👍 Lesson 17 PyTorch-siirto — PyTorch Transfer Learning Tutorial ja esimerkkejä
👍 Lesson 18 Keras opetusohjelma — Mikä Keras on? Kuinka asentaa sisään Python [Esimerkki]
👍 Lesson 19 TensorFlow vs Keras - TensorFlow Vs Keras

Täytyy tietää!

👍 Lesson 1 TensorFlow kirjat — 10 PARASTA TensorFlow-kirjaa
👍 Lesson 2 Tensorflow opetusohjelma PDF — Lataa Tensorflow Tutorial PDF aloittelijoille

Mitä opin tästä TensorFlow-opetusohjelmasta?

Tässä TensorFlow 2.0 -opetusohjelmassa opit TensorFlow'n perus- ja edistykselliset käsitteet, kuten TensorFlow'n esittely, arkkitehtuuri, TensorFlow'n lataaminen ja asentaminen, TensorBoard, Python Pandat, lineaarinen regressio, ydinmenetelmät, hermoverkot, automaattinen kooderi, RNN jne.

Onko tälle TensorFlow-opetusohjelmalle edellytyksiä?

Tämä verkossa Tensorflow Python Opetusohjelma on suunniteltu aloittelijoille, joilla on vähän tai ei ollenkaan TensorFlow-kokemusta. Vaikka perustiedot Python vaaditaan.

Kenelle tämä TensorFlow-opetusohjelma on tarkoitettu?

Tämä TensorFlow Deep Learning -opetusohjelma on tarkoitettu aloittelijoille, jotka haluavat saada tietoa TensorFlow'sta, koneoppimisesta, syväoppimisesta ja edistyneemmistä käsitteistä. Tämä opetusohjelma auttaa myös Python kehittäjät tutkimus- ja kehitystarkoituksiin Koneen oppiminen ja Deep Learning TensorFlow'n kanssa Python.

Miksi sinun pitäisi oppia TensorFlow?

TensorFlow on laajalti suositeltu kehys koneoppimis- ja syväoppimissovelluksille, ja se mahdollistaa myös vahvan pohjan rakentamisen syvälle oppimiselle. Lisäksi monet suuret yritykset käyttävät sitä laajalti ympäri maailmaa, joten paremmat palkkamahdollisuudet omaaville hakijoille on tarjolla valtava määrä työmahdollisuuksia. Siksi TensorFlow'n oppiminen joko työn saamiseksi tai lisätietojen hankkimiseksi on hyödyllistä hakijalle.