Complete Guide to TensorFlow for Deep Learning with Python
Узнайте, как использовать TensorFlow с Python! Решите проблемы с передовыми методами! Этот курс научит вас, как использовать платформу Google TensorFlow для создания искусственных нейронных сетей для глубокого обучения! Этот курс призван дать вам простое и понятное руководство по сложностям инфраструктуры TensorFlow от Google, которое легко понять.
Другие курсы и учебные пособия, как правило, держатся подальше от чистого tensorflow и вместо этого используют абстракции, которые дают пользователю меньше контроля. Здесь мы представляем курс, который, наконец, служит полным руководством по использованию платформы TensorFlow по назначению, показывая вам новейшие методы, доступные в глубоком обучении!
Этот курс предназначен для того, чтобы сбалансировать теорию и практическую реализацию, с полными руководствами и легкими ссылками на слайды и заметки. У нас также есть много упражнений, чтобы проверить ваши новые навыки на этом пути!
Этот курс охватывает различные темы, в том числе
Существует множество фреймворков глубокого обучения, так зачем использовать TensorFlow?
TensorFlow - это программная библиотека с открытым исходным кодом для численных расчетов с использованием графиков потоков данных. Узлы в графе представляют математические операции, в то время как ребра графа представляют собой многомерные массивы данных (тензоры), передаваемые между ними. Гибкая архитектура позволяет развертывать вычисления на одном или нескольких процессорах или графических процессорах на настольном компьютере, сервере или мобильном устройстве с помощью одного API. TensorFlow был первоначально разработан исследователями и инженерами, работающими в команде Google Brain Team в исследовательской организации Google Machine Intelligence для целей машинного обучения и исследований глубоких нейронных сетей, но система достаточно универсальна, чтобы ее можно было применять в самых разных областях. Что ж.
Он используется крупными компаниями по всему миру, включая Airbnb, Ebay, Dropbox, Snapchat, Twitter, Uber, SAP, Qualcomm, IBM, Intel и, конечно, Google!
Станьте гуру машинного обучения сегодня! Увидимся внутри курса!
