Tutorial TensorFlow
Evelyn Clarke
Ringkasan Tutorial TensorFlow
Tutorial TensorFlow untuk pemula ini mencakup dasar-dasar TensorFlow untuk memajukan topik seperti regresi linier, pengklasifikasi, membuat, melatih, dan mengevaluasi jaringan neural seperti CNN, RNN, pembuat enkode otomatis, dll dengan contoh TensorFlow. Lihat tutorial TensorFlow Machine Learning ini, secara berurutan, satu demi satu, untuk mendapatkan efektivitas maksimal dalam mempelajari TensorFlow. Pelajari konsep dasar Tensorflow dengan tutorial TensorFlow Deep Learning ini.
Apa itu TensorFlow?
TensorFlow Google adalah sumber terbuka dan paling populer perpustakaan pembelajaran mendalam untuk penelitian dan produksi. TensorFlow masuk Python adalah perpustakaan matematika simbolis yang menggunakan aliran data dan pemrograman terdiferensiasi untuk melakukan berbagai tugas yang berfokus pada pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam.
Silabus Kursus TensorFlow
Pengantar
| 👉 Lesspada 1 | Apa itu TensorFlow? Bagaimana itu bekerja? - Perkenalan & Architekstur |
| 👉 Lesspada 2 | Cara Mengunduh & Menginstal TensorFLow - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Lesspada 3 | Jupyter Tutorial Buku Catatan — Cara Memasang & menggunakan Jupyter? |
| 👉 Lesspada 4 | Dasar-dasar TensorFlow — Tensor, Bentuk, Jenis, Sesi & Operatorso |
Barang Tingkat Lanjut
| 👉 Lesspada 1 | Tutorial Papan Tensor — Visualisasi Grafik TensorFlow [Contoh] |
| 👉 Lesspada 2 | Python Tutorial Panda — DataFrame, Rentang Tanggal, Penggunaan Pandas |
| 👉 Lesspada 3 | Lembar Cheat Panda — Lembar Cheat Pandas untuk Ilmu Data di Python |
| 👉 Lesspada 4 | Impor Data CSV — Impor Data CSV menggunakan Pandas.read_csv() |
| 👉 Lesspada 5 | Regresi Linier dengan TensorFlow — Belajar dengan Contoh |
| 👉 Lesspada 6 | Regresi Linier dengan Suku Segi & Interaksi — Belajar dengan Contoh |
| 👉 Lesspada 7 | Klasifikasi Biner di TensorFlow — Contoh Pengklasifikasi Linier |
| 👉 Lesspada 8 | Kernel Gaussian dalam Pembelajaran Mesin — Contoh Metode Kernel |
| 👉 Lesspada 9 | Jaringan Syaraf Tiruan (JST) — Tutorial Contoh TensorFlow |
| 👉 Lesspada 10 | Klasifikasi Gambar CNN TensorFlow — Belajar dengan Langkah & Contoh |
| 👉 Lesspada 11 | Pembuat Enkode Otomatis TensorFlow — Kumpulan Data dengan Contoh Pembelajaran Mendalam |
| 👉 Lesspada 12 | Tutorial RNN (Jaringan Neural Berulang). — Contoh TensorFlow |
| 👉 Lesspada 13 | PySpark Tutorial untuk Pemula — Belajar dengan CONTOH |
| 👉 Lesspada 14 | Tutorial Scikit-Belajar — Cara Memasang, Python Contoh Scikit-Belajar |
| 👉 Lesspada 15 | Python Tutorial NumPy — np.zeros, np.arange, vstack dan hstack |
| 👉 Lesspada 16 | Tutorial PyTorch — Regresi, Contoh Klasifikasi Gambar |
| 👉 Lesspada 17 | Pemindahan PyTorch — Tutorial Pembelajaran Transfer PyTorch dengan Contoh |
| 👉 Lesspada 18 | Tutorial Keras — Apa itu Keras? Cara Memasang di Python [Contoh] |
| 👉 Lesspada 19 | TensorFlow Vs Keras — TensorFlow Vs Keras |
Harus Tahu!
| 👉 Lesspada 1 | Buku TensorFlow — 10 Buku TensorFlow TERBAIK |
| 👉 Lesspada 2 | PDF Tutorial Tensorflow — Unduh PDF Tutorial Tensorflow untuk Pemula |
Apa yang akan saya pelajari dalam Tutorial TensorFlow ini?
Dalam tutorial TensorFlow 2.0 ini, Anda akan mempelajari konsep dasar dan lanjutan TensorFlow seperti pengenalan TensorFlow, arsitektur, cara mengunduh dan menginstal TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, Regresi linier, Metode Kernel, Jaringan Syaraf Tiruan, Autoencoder, RNN, dll.
Apakah ada prasyarat untuk Tutorial TensorFlow ini?
Tensorflow online ini Python Tutorial dirancang untuk pemula dengan sedikit atau tanpa Pengalaman TensorFlow. Padahal pemahaman dasar tentang Python Dibutuhkan.
Untuk siapa Tutorial TensorFlow ini?
Tutorial Pembelajaran Mendalam TensorFlow ini ditujukan untuk pemula yang ingin memperoleh pengetahuan tentang TensorFlow, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, dan konsep yang lebih canggih. Tutorial ini juga membantu Python pengembang untuk tujuan penelitian dan pengembangan di Pembelajaran mesin dan Belajar mendalam dengan TensorFlow menggunakan Python.
Mengapa Anda harus mempelajari TensorFlow?
TensorFlow merupakan framework yang banyak dipilih untuk aplikasi Machine Learning dan Deep Learning, dan juga memungkinkan membangun fondasi yang kuat untuk Deep Learning. Selain itu, framework ini banyak digunakan oleh banyak perusahaan besar di seluruh dunia, sehingga ada banyak sekali peluang kerja yang tersedia bagi kandidat dengan prospek gaji yang lebih baik. Oleh karena itu, mempelajari TensorFlow untuk mendapatkan pekerjaan atau memperoleh pengetahuan tambahan bermanfaat bagi kandidat.
