Tutorial do TensorFlow para iniciantes: aprenda o básico com exemplos

Resumo do tutorial do TensorFlow


Este tutorial do TensorFlow para iniciantes cobre os fundamentos do TensorFlow para avançar tópicos como regressão linear, classificador, criar, treinar e avaliar uma rede neural como CNN, RNN, codificadores automáticos, etc. com exemplos do TensorFlow. Consulte este tutorial do TensorFlow de aprendizado de máquina, sequencialmente, um após o outro, para obter máxima eficácia no aprendizado do TensorFlow. Aprenda os conceitos básicos do Tensorflow com este tutorial de aprendizado profundo do TensorFlow.

O que é TensorFlow?

O TensorFlow do Google é um software de código aberto e mais popular biblioteca de aprendizagem profunda para pesquisa e produção. TensorFlow em Python é uma biblioteca matemática simbólica que usa fluxo de dados e programação diferenciável para realizar diversas tarefas focadas no treinamento e inferência de redes neurais profundas.

Programa do curso TensorFlow

Introdução

👉 Lição 1 O que é TensorFlow? Como funciona? - Introdução & Archiarquitetura
👉 Lição 2 Como baixar e instalar o TensorFLow - Jupyter | Windows/Mac
👉 Lição 3 Jupyter Tutorial de caderno - Como instalar e usar Jupyter?
👉 Lição 4 Noções básicas do TensorFlow - Tensor, Forma, Tipo, Sessões e Operadores

Coisas avançadas

👉 Lição 1 Tutorial do TensorBoard - Visualização de gráfico do TensorFlow [exemplo]
👉 Lição 2 Tutorial Python Pandas — DataFrame, intervalo de datas, uso de Pandas
👉 Lição 3 Folha de dicas do pandas - Folha de dicas do Pandas para ciência de dados em Python
👉 Lição 4 Importar dados CSV — Importe dados CSV usando Pandas.read_csv()
👉 Lição 5 Regressão Linear com TensorFlow - Aprenda com o exemplo
👉 Lição 6 Regressão Linear com Faceta e Termo de Interação - Aprenda com o exemplo
👉 Lição 7 Classificação binária no TensorFlow - Exemplo de classificador linear
👉 Lição 8 Kernel Gaussiano em Aprendizado de Máquina — Exemplos de métodos de kernel
👉 Lição 9 Rede Neural Artificial (ANN) - Tutorial de exemplo do TensorFlow
👉 Lição 10 Classificação de imagens CNN do TensorFlow - Aprenda com etapas e exemplos
👉 Lição 11 Codificador automático TensorFlow - Conjunto de dados com exemplo de aprendizado profundo
👉 Lição 12 Tutorial RNN (Rede Neural Recorrente) - Exemplo do TensorFlow
👉 Lição 13 PySpark Tutorial para iniciantes - Aprenda com EXEMPLOS
👉 Lição 14 Tutorial Scikit-Learn - Como instalar, exemplo Python Scikit-Learn
👉 Lição 15 Tutorial Python NumPy — np.zeros, np.arange, vstack e hstack
👉 Lição 16 Tutorial do PyTorch — Regressão, exemplo de classificação de imagens
👉 Lição 17 Transferência PyTorch - Tutorial de aprendizagem de transferência PyTorch com exemplos
👉 Lição 18 Tutorial Keras — O que é Keras? Como instalar em Python [Exemplo]
👉 Lição 19 TensorFlow versus Keras - TensorFlow versus Keras

Deve saber!

👉 Lição 1 Livros do TensorFlow - 10 MELHORES livros do TensorFlow
👉 Lição 2 PDF do tutorial do Tensorflow - Baixe o PDF do tutorial do Tensorflow para iniciantes

O que aprenderei neste tutorial do TensorFlow?

Neste tutorial do TensorFlow 2.0, você aprenderá conceitos básicos e avançados do TensorFlow, como introdução ao TensorFlow, archiestrutura, como baixar e instalar TensorFlow, TensorBoard, Python Pandas, regressão linear, métodos de kernel, redes neurais, autoencoder, RNN, etc.

Há algum pré-requisito para este tutorial do TensorFlow?

Este tutorial on-line do TensorFlow Python foi projetado para iniciantes com pouca ou nenhuma experiência no TensorFlow. Embora a compreensão básica Python É necessário.

Para quem é este tutorial do TensorFlow?

Este tutorial de aprendizado profundo do TensorFlow é para iniciantes que desejam obter conhecimento sobre TensorFlow, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e conceitos mais avançados. Este tutorial também ajuda os desenvolvedores Python para fins de pesquisa e desenvolvimento em Machine Learning e Aprendizagem profunda com TensorFlow usando Python.

Por que você deveria aprender o TensorFlow?

TensorFlow is a widely preferred framework for Machine Learning and Deep Learning applications, and it also allows building a strong foundation for Deep learning. Moreover, it is widely used by many big companies worldwide, so there is a vast number of job opportunities available for candidates with better salary prospects. Therefore, learning TensorFlow to either get a job or gain additional knowledge is beneficial for a candidate.