使用 Python 實做 TensorFlow 深度學習的完整指南課程

了解如何使用 Google 的深度學習框架 – TensorFlow，並配合 Python 解決尖端技術的問題！

從這堂 14 小時的課你將學到

了解神經網路的工作原理
使用 Python 從頭開始建構你自己的神經網路
使用 TensorFlow 進行分類和回歸任務
使用 TensorFlow 以卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks ) 進行圖像分類
使用 TensorFlow 以遞歸神經網路 ( Recurrent Neural Networks ) 進行時間序列分析
使用 TensorFlow 以 AutoEncoders 解決非監督式學習問題 ( Unsupervised Learning Problems)
學習如何以 OpenAI Gym 執行增強式學習 ( Reinforcement Learning )
用 TensorFlow 建立生成式對抗網路 ( Generative Adversarial Networks )
成為深入學習的大師！

課程說明

本課程將引導你了解如何使用 Google 的 TensorFlow 框架來創建人工神經網路進行深度學習！本課程目的在讓你輕鬆了解 Google TensorFlow 框架複雜性的指南。市面許多課程和教學往往遠離純粹的 tensorflow，只使用抽象，給用戶較少的控制。終於我們在此提供一個完整的指南，教你使用 TensorFlow 框架，同時展示深入學習中的最新技術！

本課程設計以平衡理論和實踐，配備完整的 jupyter 筆記本程式碼指南與易於參考的簡報頁，以及筆記。我們還提供很多練習，來測試你一路所學的新技能！

本課程涵蓋了各種主題，包括

神經網路基礎
TensorFlow 基礎知識
人工神經網路
密集連結的網路
卷積神經網路
遞歸神經網路
AutoEncoders
加強式學習
OpenAI Gym
以及更多更多!

市面有很多深度學習框架，那麼為什麼要使用 TensorFlow？

TensorFlow 是一個開源軟體庫，用於使用資料流程圖進行數值計算。圖中的節點(node)代表數學運算，而圖的邊(edge)則代表節點之間傳遞的多維資料數組（張量，tensor）。其靈活的架構可讓您使用單一 API 將運算部署到桌面、伺服器或行動裝置上的一個或多個 CPU 或 GPU。 TensorFlow 最初由Google機器學習研究機構 Google Brain 團隊的研究人員和工程師開發，用於進行機器學習和深度神經網路研究，但該系統具有足夠的通用性，也可應用於其他眾多領域。

世界各地的主要公司正在使用，包括Airbnb、Ebay、Dropbox、Snapchat、Twitter、Uber、SAP、高通、IBM、英特爾，當然還有Google！

今天就成為機器學習的大師吧! 我們希望在課程中見到你!

要求

一些程式設計的知識（最好是 Python）
一些數學的基本知識（平均值、標準差等）

目標受眾

渴望用 TensorFlow 實踐最新的深度學習技巧的 Python 開發者

你的講師

Jose Portilla 資料科學家 ( 更多講師主講課程介紹 )

Jose Marcial Portilla擁有聖克拉拉大學( Santa Clara University )機械工程學士和碩士學位，並在資料科學、機器學習和Python程式設計領域擁有多年專業講師和培訓師經驗。他在微流體、材料科學和數據科學等多個領域發表論文並擁有多項專利。在他的職業生涯中，他積累了豐富的數據分析技能，並希望利用其在教學和數據科學方面的經驗，幫助他人掌握程式設計的強大功能、數據分析能力以及將數據以清晰美觀的方式呈現所需的技能。目前，他擔任Pierian Training的資料科學主管，為包括通用電氣、信諾保險、Salesforce、星巴克、麥肯錫等在內的眾多頂尖公司的員工提供面對面的資料科學和Python程式設計培訓課程。歡迎訪問網站鏈接，以了解更多培訓課程資訊。

Pierian Training 資料科學和機器學習培訓

Pierian Training 是資料科學和機器學習領域的領先培訓機構，提供以企業為導向的面授和線上講師指導培訓。瀏覽我們全面的簡介，了解我們精心設計的各類課程，協助您提升專業技能與組織能力。如有任何疑問，歡迎透過簡介中的連結與我們聯繫！

英文字幕：有

想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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