TensorFlow-zelfstudie voor beginners: leer de basis met voorbeelden
Evelien Clarke
Samenvatting van de TensorFlow-zelfstudie
Deze TensorFlow-zelfstudie voor beginners behandelt de basisprincipes van TensorFlow tot geavanceerde onderwerpen zoals lineaire regressie, classifier, het maken, trainen en evalueren van een neuraal netwerk zoals CNN, RNN, auto-encoders etc. met TensorFlow-voorbeelden. Raadpleeg deze Machine Learning TensorFlow-zelfstudie, sequentieel, de een na de ander, voor maximale effectiviteit om TensorFlow te leren. Leer de basisconcepten van TensorFlow met deze TensorFlow Deep Learning-zelfstudie.
Wat is TensorFlow?
TensorFlow van Google is open-source en het populairst diepgaande leerbibliotheek voor onderzoek en productie. TensorFlow-in Python is een symbolische wiskundebibliotheek die dataflow en differentieerbare programmering gebruikt om verschillende taken uit te voeren die gericht zijn op training en gevolgtrekking van diepe neurale netwerken.
TensorFlow-cursussyllabus
Introductie
| 👉 Lessop 1 | Wat is TensorFlow? Hoe het werkt? — Introductie & Architectuur |
| 👉 Lessop 2 | Hoe TensorFLow te downloaden en te installeren - Jupyter | Windows/Mac |
| 👉 Lessop 3 | Jupyter Notebook-tutorial - Hoe te installeren en gebruiken Jupyter? |
| 👉 Lessop 4 | TensorFlow-basisprincipes — Tensor, vorm, type, sessies en Operaverdraaid |
Geavanceerde dingen
| 👉 Lessop 1 | TensorBoard-zelfstudie — TensorFlow-grafiekvisualisatie [Voorbeeld] |
| 👉 Lessop 2 | Python Panda's-zelfstudie — DataFrame, datumbereik, gebruik van panda's |
| 👉 Lessop 3 | Panda's spiekbriefje — Panda's Cheatsheet voor datawetenschap in Python |
| 👉 Lessop 4 | CSV-gegevens importeren — CSV-gegevens importeren met Pandas.read_csv() |
| 👉 Lessop 5 | Lineaire regressie met TensorFlow - Leer met voorbeeld |
| 👉 Lessop 6 | Lineaire regressie met facet- en interactieterm - Leer met voorbeeld |
| 👉 Lessop 7 | Binaire classificatie in TensorFlow — Voorbeeld van lineaire classificatie |
| 👉 Lessop 8 | Gaussiaanse kernel in machinaal leren - Voorbeelden van kernelmethoden |
| 👉 Lessop 9 | Kunstmatig neuraal netwerk (ANN) — TensorFlow-voorbeeldtutorial |
| 👉 Lessop 10 | TensorFlow CNN-beeldclassificatie - Leer met stappen en voorbeelden |
| 👉 Lessop 11 | TensorFlow automatische encoder — Dataset met Deep Learning-voorbeeld |
| 👉 Lessop 12 | RNN-zelfstudie (Recurrent Neural Network). — TensorFlow-voorbeeld |
| 👉 Lessop 13 | PySpark Handleiding voor beginners - Leer met VOORBEELDEN |
| 👉 Lessop 14 | Scikit-Learn-zelfstudie — Hoe te installeren, Python Scikit-Learn-voorbeeld |
| 👉 Lessop 15 | Python NumPy-zelfstudie — np.zeros, np.arange, vstack en hstack |
| 👉 Lessop 16 | PyTorch-zelfstudie — Regressie, voorbeeld van beeldclassificatie |
| 👉 Lessop 17 | PyTorch-overdracht - PyTorch Transfer Learning-tutorial met voorbeelden |
| 👉 Lessop 18 | Keras-zelfstudie — Wat is Keras? Hoe te installeren Python [Voorbeeld] |
| 👉 Lessop 19 | TensorFlow versus Keras — TensorFlow versus Keras |
Moet weten!
| 👉 Lessop 1 | TensorFlow-boeken – 10 BESTE TensorFlow-boeken |
| 👉 Lessop 2 | Tensorflow-zelfstudie pdf - Download de Tensorflow-tutorial-pdf voor beginners |
Wat leer ik in deze TensorFlow-tutorial?
In deze TensorFlow 2.0-zelfstudie leert u de basis- en geavanceerde concepten van TensorFlow, zoals de introductie van TensorFlow, architectuur, hoe u TensorFlow, TensorBoard kunt downloaden en installeren, Python Panda's, lineaire regressie, kernelmethoden, neurale netwerken, autoencoder, RNN, enz.
Zijn er vereisten voor deze TensorFlow-tutorial?
Deze online Tensorflow Python Tutorial is bedoeld voor beginners met weinig of geen TensorFlow-ervaring. Hoewel basiskennis van Python Is benodigd.
Voor wie is deze TensorFlow-tutorial bedoeld?
Deze TensorFlow Deep Learning Tutorial is voor beginners die kennis willen opdoen over TensorFlow, Machine Learning, Deep Learning en meer geavanceerde concepten. Deze tutorial helpt ook Python ontwikkelaars voor onderzoeks- en ontwikkelingsdoeleinden in Machine leren en Diepe leren met TensorFlow-gebruik Python.
Waarom zou je TensorFlow leren?
TensorFlow is een veelgebruikt framework voor Machine Learning en Deep Learning-toepassingen, en het maakt het ook mogelijk om een sterke basis voor Deep Learning te bouwen. Bovendien wordt het veel gebruikt door veel grote bedrijven wereldwijd, dus er is een groot aantal vacatures beschikbaar voor kandidaten met betere salarisvooruitzichten. Daarom is het leren van TensorFlow om een baan te krijgen of extra kennis op te doen, gunstig voor een kandidaat.
