Tutoriel TensorFlow pour les débutants : Apprenez les bases avec un exemple

Résumé du didacticiel TensorFlow


Ce didacticiel TensorFlow pour débutants couvre les bases de TensorFlow pour faire progresser des sujets tels que la régression linéaire, le classificateur, la création, l'entraînement et l'évaluation d'un réseau neuronal comme CNN, RNN, les encodeurs automatiques, etc. avec des exemples TensorFlow. Reportez-vous à ce didacticiel Machine Learning TensorFlow, séquentiellement, l'un après l'autre, pour une efficacité maximale dans l'apprentissage de TensorFlow. Apprendre les bases de Tensorflow concepts avec ce tutoriel TensorFlow Deep Learning.

Qu'est-ce que TensorFlow ?

TensorFlow de Google est un logiciel open source et le plus populaire bibliothèque d'apprentissage profond pour la recherche et la production. TensorFlow en Python est une bibliothèque mathématique symbolique qui utilise le flux de données et la programmation différenciable pour effectuer diverses tâches axées sur la formation et l'inférence de réseaux neuronaux profonds.

Programme de cours TensorFlow

Introduction

👉 Leçon 1 Qu'est-ce que TensorFlow ? Comment ça fonctionne? - Introduction & Architecture
👉 Leçon 2 Comment télécharger et installer TensorFLow - Jupyter | Windows/ Mac
👉 Leçon 3 Jupyter Tutoriel sur le bloc-notes - Comment installer et utiliser Jupyter?
👉 Leçon 4 Notions de base de TensorFlow — Tenseur, forme, type, sessions et Operajeudi

Trucs avancés

👉 Leçon 1 Tutoriel TensorBoard - Visualisation de graphique TensorFlow [Exemple]
👉 Leçon 2 Tutoriel Python Pandas - DataFrame, plage de dates, utilisation de Pandas
👉 Leçon 3 Aide-mémoire sur les pandas - Aide-mémoire Pandas pour la science des données en Python
👉 Leçon 4 Importer des données CSV — Importer des données CSV à l'aide de Pandas.read_csv()
👉 Leçon 5 Régression linéaire avec TensorFlow — Apprenez avec l'exemple
👉 Leçon 6 Régression linéaire avec facette et terme d'interaction — Apprenez avec l'exemple
👉 Leçon 7 Classification binaire dans TensorFlow — Exemple de classificateur linéaire
👉 Leçon 8 Noyau gaussien dans l'apprentissage automatique — Exemples de méthodes de noyau
👉 Leçon 9 Réseau de neurones artificiels (ANN) - Exemple de didacticiel TensorFlow
👉 Leçon 10 Classification des images TensorFlow CNN — Apprenez avec des étapes et des exemples
👉 Leçon 11 Encodeur automatique TensorFlow — Ensemble de données avec exemple d'apprentissage profond
👉 Leçon 12 Tutoriel RNN (réseau de neurones récurrents) - Exemple TensorFlow
👉 Leçon 13 PySpark Tutoriel pour les débutants — Apprenez avec des EXEMPLES
👉 Leçon 14 Tutoriel Scikit-Learn - Comment installer, exemple Python Scikit-Learn
👉 Leçon 15 Tutoriel Python NumPy — np.zeros, np.arange, vstack et hstack
👉 Leçon 16 Tutoriel PyTorch — Régression, exemple de classification d'images
👉 Leçon 17 Transfert PyTorch - Tutoriel d'apprentissage par transfert PyTorch avec exemples
👉 Leçon 18 Tutoriel Keras — Qu'est-ce que Keras ? Comment installer en Python [Exemple]
👉 Leçon 19 TensorFlow contre Keras — TensorFlow contre Keras

Doit savoir!

👉 Leçon 1 Livres TensorFlow - 10 MEILLEURS livres TensorFlow
👉 Leçon 2 Tutoriel Tensorflow PDF — Téléchargez le didacticiel Tensorflow PDF pour les débutants

Que vais-je apprendre dans ce didacticiel TensorFlow ?

Dans ce didacticiel TensorFlow 2.0, vous apprendrez les bases et les avancées concepts de TensorFlow comme l'introduction de TensorFlow, architecture, comment télécharger et installer TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, régression linéaire, méthodes du noyau, réseaux de neurones, autoencodeur, RNN, etc.

Existe-t-il des prérequis pour ce didacticiel TensorFlow ?

Ce didacticiel Python Tensorflow en ligne est conçu pour les débutants ayant peu ou pas d'expérience TensorFlow. Bien qu'une compréhension de base de Python est nécessaire.

À qui s'adresse ce didacticiel TensorFlow ?

Ce didacticiel TensorFlow Deep Learning est destiné aux débutants qui souhaitent acquérir des connaissances sur TensorFlow, le Machine Learning, le Deep Learning et plus avancés. concepts. Ce didacticiel aide également les développeurs Python à des fins de recherche et développement dans Machine Learning et L'apprentissage en profondeur avec TensorFlow en utilisant Python.

Pourquoi devriez-vous apprendre TensorFlow ?

TensorFlow est un framework largement préféré pour les applications de Machine Learning et de Deep Learning, et il permet également de créer destrong foundation pour l'apprentissage profond. De plus, il est largement utilisé par de nombreuses grandes entreprises dans le monde, de sorte qu'il existe un grand nombre d'opportunités d'emploi disponibles pour les candidats ayant de meilleures perspectives salariales. Par conséquent, apprendre TensorFlow pour obtenir un emploi ou acquérir des connaissances supplémentaires est bénéfique pour un candidat.