刚刚推出所有现代最佳做法, 与Tensor Flow建立神经网络,
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这个课程将带你从与Tensor Flow绝对初学者 进入最先进的深层学习神经网络
年均工资约为148,000美元。
学习这个课程,你就会加入成长中的机器学习产业 成为高薪天索花开业者!
课程的目标是教你们所有东西。
您成为顶级10% Tensor Flow 开发者所需的技能。 此课程将非常精干, 并以工程为基础 。
你不仅会盯着我们教书, 但你实际上可以进行实验、练习和制作机器学习模型 以及模拟真实生活情景的项目。
到最后,你将开发出所需的技能 来开发现代深层次的学习解决方案 供大科技公司使用
0- 向高压者(产生强压者)介绍电锯基础知识(生成强压器),从多压者获得信息(强势特性)
使用带有 Tensor Flow 1 的 GPUs 使用TensorFlow 1 – 与 Tensow Flow 构建 Tensosor Fow 相继模型和多层相继模式神经网络回流
学习如何诊断回归问题(预测数),并为其建立神经网络 2 –
与 TensorFlow 学习如何诊断分类问题(判断某物是属于某一物还是另一物)
建立和培训二元和多级分类的双元和多种类分类模型,并培训模型,相互对立
与Tensor Flow一起构建Conv2D和集合层的进化神经网络
学习如何使用计算机视觉模型4——与TensorFlow的转移学习 第1部分: 特色提取学会如何利用预先训练的模式进行提取
学习如何使用Tensor Flow中心作为预培训模型 学习怎样用TensoreBoard来比较几个不同的模式5的绩效-与TensosorFlow部分2的转移学习:
学习如何设置和运行数个机器学习实验 学会如何使用数据增强来增加培训数据的多样性 学习怎样微调一个经过训练的模型
学习如何使用回召在培训6期间将功能添加到您的模式中 6 – 与TensorFlow 部分3: 推广学习(食品愿景微型) 学习怎样扩大现有的模型
如何通过发现最错误的预测来评估你的机器学习模型,
建立食品愿景的前6本笔记本,即计算机视觉模型,可以对101种不同种类的食物进行分类。我们的模型非常出色,并真正胜过最初的食品101纸。
8 – TensorFlow 学习中NLP 基本原理:预处理自然语言文本,用于神经网络
使用下列方法进行二进制和多级分类: RNNs(经常神经网络) LSTMS(长期短期记忆细胞) GRUs(固定的经常性单元) 有线电视新闻网学习如何评价你的NLP模式9——里程碑项目2:
滑雪翻复制一种模型,使PubMed 200k纸能够对普梅德医疗摘要中的不同序列进行分类(有助于研究人员更快地阅读医学摘要)10——时间系列
TensorFlow 的基本知识学习如何诊断时间序列问题(建立一个模型,根据不同时期的数据作出预测,例如:
编制时间序列神经网络(特征和标签)数据,了解和使用不同的时间序列评价方法MAE——绝对误差
与TensorFlow RNNS(经常神经网络)CNNs11(革命性神经网络):里程碑项目3:(惊奇),如果读到这个,你可能有兴趣参加课程。
最后一个计划将会是很好的…我们向你保证, 所以在课程内见你们。 ()Tensor Flow越来越受欢迎,
事实上,TensorFlow在就业市场上比其他流行的ML工具(比如PyTorrch)要多得多。 谷歌、Airbnb、Uber、DeepMind、英特尔、IBM、推特和其他许多工具目前都由Tensord Flow提供电力。
这些大科技公司使用这种技术是有原因的 你会发现TensorFlow给开发商的所有力量
我们向你保证这是TensorFlow上最全面的网上课程。为什么还要等? 成为TensoFlow专家,让自己站在一旁,推进你的职业生涯。在课程中见!