PDF tutorial di Tensorflow per principianti (Scarica ora)

GoogleTensorFlow è una libreria di deep learning open-source tra le più diffuse per la ricerca e la produzione. Questo ebook tratta argomenti che vanno dalle basi ai più avanzati, come la regressione lineare, i classificatori, la creazione, l'addestramento e la valutazione di reti neurali come CNN, RNN, autoencoder, ecc. Per un apprendimento ottimale, si consiglia di seguire questi tutorial di machine learning in sequenza, uno dopo l'altro.

All'interno di questo PDF

Sezione 1- Introduzione

1. Cos'è l'apprendimento profondo? (Primo capitolo GRATUITO)
2. Apprendimento automatico vs Apprendimento profondo
3. Cos'è TensorFlow?
4. Confronto tra librerie di deep learning
5. Come scaricare e installare TensorFlow Windows e Mac
6. Jupyter Esercitazione sul taccuino
7. Tensorflow su AWS
8. Nozioni di base su TensorFlow: tensore, forma, tipo, grafico, sessioni e OperaTors

Sezione 2- Roba Avanzata

1. Tensorboard: visualizzazione di grafici con esempio
2. NumPy
3. Pandas
4. Scikit-Impara
5. Regressione lineare
6. Caso di studio sulla regressione lineare
7. Classificatore lineare in TensorFlow
8. Metodi del kernel
9. TensorFlow ANN (Rete Neurale Artificiale)
10. ConvNet (rete neurale convoluzionale): classificazione delle immagini TensorFlow
11. Codificatore automatico con TensorFlow
12. RNN (Rete Neurale Ricorrente) TensorFlow

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