Основы TensorFlow для глубинного обучения

Глубокий анализ является движущей силой будущего технологий, но начать работу с базовыми структурами может показаться нелегким. Этот курс упрощает кривую обучения, разбив основные механики TensorFlow на легко усваиваемые письменные объяснения. Вы пройдете путь от понимания основных математических понятий до уверенного создания, компиляции и обучения нейронных сетей. Прочитав примеры структурированного кода и концептуальные разбивки, вы получите прочный фундамент в современных рабочих процессах машинного обучения. * Понимание основных операций с тензорами и основных математических понятий, лежащих в основе глубинного обучения. * Создание архитектуры нейронных сетей с использованием высокоуровневого API Keras. * Эффективная подготовка и обработка наборов данных с использованием tf.data. * Обучение, оценка и тонкая настройка моделей для предотвращения перенастройки. * Сохранение и экспорт обученных моделей для развертывания. Курс начинается с основных понятий и терминологии, а затем вы пройдете подготовку данных, построение моделей и методы обучения. Вы изучите практические фрагменты кода, которые демонстрируют, как построить и оптимизировать нейронные сети шаг за шагом. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих машинного обучения и TensorFlow. Не требуется предыдущего опыта глубокого обучения, хотя полезно базовое знание Python. Начните читать уже сегодня, чтобы понять основы глубинного обучения с TensorFlow.