Tensorflow 2.0: глубокое обучение и искусственный интеллект

Нейронные сети для компьютерного зрения, прогнозирования временных рядов, НЛП и многого другого! Добро пожаловать в Tensorflow 2.0! Tensorflow - это библиотека Google для глубокого обучения и искусственного интеллекта.

Какое захватывающее время. Прошло почти 4 года с момента выхода Tensorflow, и библиотека превратилась в свою официальную вторую версию.

В последнее время Deep Learning отвечает за некоторые удивительные достижения, такие как:

• Создание красивых, фотореалистичных изображений людей и вещей, которые никогда не существовали (GAN)
• Победа над чемпионами мира в стратегической игре Go и сложных видеоиграх, таких как CS: GO и Dota 2 (Deep Reinforcement Learning)
• Самостоятельные автомобили (Computer Vision)
• Распознавание речи (например, Siri) и машинный перевод (обработка естественного языка)
• Даже создавая видео людей, которые делают и говорят вещи, которые они никогда не делали (DeepFakes - потенциально гнусное приложение глубокого обучения)

Tensorflow - это самая популярная в мире библиотека для глубокого обучения, созданная компанией Google, чей родительский Alphabet недавно стал самой богатой компанией в мире (всего за несколько дней до того, как я написал это). Это библиотека выбора для многих компаний, занимающихся ИИ и машинным обучением.

Другими словами, если вы хотите сделать глубокое обучение, вы должны знать Tensorflow.

Этот курс предназначен для студентов начального уровня вплоть до студентов экспертного уровня. Как это может быть?

Мы начнем с некоторых базовых моделей машинного обучения и перейдем к современным концепциям.

Попутно вы узнаете обо всех основных архитектурах глубокого обучения, таких как глубокие нейронные сети, сверточные нейронные сети (обработка изображений) и рекуррентные нейронные сети (данные последовательности).

Даже если вы уже прошли все мои предыдущие курсы, вы все равно узнаете о том, как преобразовать свой предыдущий код, чтобы он использовал Tensorflow 2.0, и в этом курсе есть совершенно новые и никогда не замечаемые проекты, такие как время прогнозирование серий и как делать прогнозы по акциям.

Этот курс предназначен для студентов, которые хотят быстро учиться, но есть также «углубленные» разделы на случай, если вы захотите немного углубиться в теорию (например, что такое функция потерь и каковы различные типы градиента). спуск приближается).

Примечание инструктора: поскольку Tensorflow 2.0 все еще находится в бета-версии, некоторые функции еще не завершены. Оставайтесь в фокусе! ;)

Этот курс фокусируется на широте, а не глубине, с меньшим количеством теории в пользу создания более крутых вещей. Если вы ищете более теоретический курс, это не он. Как правило, для каждой из этих тем (рекомендательные системы, обработка естественного языка, усиленное обучение, компьютерное зрение, GAN и тд.) у меня есть курсы, специально посвященные этим темам.