TensorFlow 2.0 實務課程

透過 10 的機器學習實務專案,精通 Google 最強大的機器學習程式庫 Tensorflow 2.0

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從這 11.5 小時的課程,你會學到

  • 精通 Google 最新發佈的 TensorFlow 2.0 來建構、訓練、測試和部署人工神經網路(ANNs)模型
  • 學習如何開發人工神經網路模型,並在 Google 的 Colab 訓練他們,同時利用 GUPs 和 TPUs 的能力
  • 在實踐中使用 TensorFlow 2.0 服務部署人工神經網路模型
  • 學習如何視覺化模型圖和在訓練期間使用 Tensorboard 評估它們的表現
  • 理解人工神經網路和卷積神經網路背後的基礎理論和數學
  • 學習如何訓練網路權值和偏差,並選擇合適的傳遞函式
  • 使用反向傳播和梯度下降法方法訓練人工神經網路( ANNs )
  • 最佳化人工神經網路的超參數( hyper parameters),如隱層數量和神經元,以提高網路效能
  • 應用人工神經網路( ANNs ) 執行迴歸任務,如房價預測和銷售 / 收入預測
  • 使用 KPI (關鍵效能指標)評估訓練好的神經網路模型在迴歸任務中的效能,如平均絕對誤差、均方差、均方差、 R 平方和調整後的 R 平方
  • 使用 KPI 評估訓練過的人工神經網路模型在分類任務中的表現,例如精確度,準確率和復盤( recall )
  • 卷積神經網路在影像分類中的應用
  • 真實世界中的實務專案範例:
  • 專案 # 1: 訓練簡單神經網路將攝氏溫度轉換為華氏溫度
  • 專案 # 2(練習) : 訓練前饋神經網路預測收入 / 銷售額
  • 專案 # 3: 作為一個房地產顧問,使用人工神經網路(迴歸任務)預測房價
  • 專案 # 4(練習) : 作為一個企業主,預測自行車租賃使用情況(迴歸任務)
  • 專案 # 5: 在醫學領域開發人工神經網路來執行分類任務,如糖尿病檢測(分類任務)
  • 專案 # 6: 開發人工智慧模型,以執行情緒分析和分析線上客戶評論
  • 專案 # 7: 訓練 LeNet 深度學習模型執行交通標誌分類
  • 專案 # 8: 訓練 CNN 執行時尚分類
  • 專案 # 9: 訓練 CNN 使用 Cifar-10 資料集執行影像分類
  • 專案 # 10: 使用 TensorFlow 服務部署深度學習影象分類模型

要求

  • 連線網際網路的個人電腦

課程說明

人工智慧(AI)革命已經到來,TensorFlow 2.0終於到來,讓人工智慧革命發生得更快! Tensorflow 2.0是 Google 最強大的,最近釋出的開源平台,用於建立和部署人工智慧模型。

人工智慧技術正在經歷指數型成長,在醫療、國防、銀行、遊戲、交通和機器人等行業得到廣泛應用。 本課程的目的是為學生提供使用 TensorFlow 2.0和 Google Colab 建立、訓練、測試和部署人工神經網路和深度學習模型的實用知識。

本課程為學生提供了使用 TensorFlow 2.0和 Google Colab 使用真實世界資料集訓練人工神經網路和卷積神經網路的實踐經驗。 本課程以實用的方式介紹幾種技術,專案包括:

(1)訓練前饋人工神經網路執行迴歸任務,如銷售 / 收入預測和房價預測

(2)在醫學領域開發人工神經網路,以執行糖尿病檢測等分類任務。

(3)訓練深度學習模型完成人臉檢測、服裝分類、交通標誌分類等影像分類任務。

(4)開發人工智慧模型,進行情緒分析和客戶評論分析。

(5)使用人工智慧模型視覺化,並使用 Tensorboard 評估其效能

(6)使用 Tensorflow 2.0 服務在實務中部署人工智慧模型

本課程針對希望從根本上理解如何在 Tensorflow 2.0 中構建和部署模型的學生。 介紹程式設計的基本知識。 然而,這些主題將在早期課程講座中被廣泛地討論; 因此,這門課程沒有先決條件,對任何具有基本程式設計知識的學生開放。 參加本課程的學生將掌握人工智慧和深度學習技術,並可以直接應用這些技能,使用Google 的新 TensorFlow 2.0 解決真實世界中具有挑戰性的問題。

目標受眾

  • 想應用自己的知識在真實世界做案例研究的資料科學家
  • 人工智慧開發者
  • 人工智慧研究者

講師簡介

Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA  教授和暢銷的 Udemy 講師

Ryan Ahmed 是一位熱愛教育和科技的暢銷的 Udemy 教練。Ryan 的使命是讓每個人都能獲得優質的教育,並且負擔得起。Ryan 擁有博士學位。麥克馬斯特大學( McMaster* University )工程學士學位,主修機電一體化和電動汽車(EV)控制。他還獲得了麥克馬斯特應用科學碩士學位,專注於人工智慧(AI)和 DeGroote 商學院的金融 MBA。

Ryan 在全球財富100強公司擔任多個工程職位。最近,他在三星美國擔任系統工程主管,並擔任加拿大菲亞特克萊斯勒汽車公司(FCA)的高級科學研究和實驗開發技術專家。Ryan 已經為全球超過 10,000 多名學生教授了工程、科學、技術和數學方面的幾門課程。他是美國密歇根州底特律 IEEE 交通電氣會議和博覽會(iTEC 2012)最佳論文獎的獲獎者。

Ryan是安大略省斯坦福大學認證專案經理(SCPM)、認證專業工程師(P.Eng。)、汽車工程師協會(SAE)成員、電氣和電子工程師協會(IEEE)會員。他還是美國伊利諾州芝加哥舉辦的2017  IEEE 運輸與電氣化會議(iTEC’17)的項目聯合主席。

*麥克馬斯特大學是僅有的加拿大大學中四所持續排名全球前100名的大學之一。

Kirill Eremenko   資料科學家和外匯系統專家

我的名字是 Kirill Eremenko ,你正在讀這讓我超級興奮 !

我在 Udemy 兩個類別的領域授課 : 資料科學和外匯交易。我想你將會對我是否可以提供你最好的訓練有信心,以下是我在這兩個領域的一些背景。

資料科學

在專業方面,我有超過 5 年在金融、零售、交通運輸等行業的資料科學管理顧問經驗。曾受過澳大利亞 Deloitte 最好的分析導師的訓練,今天我運用大數據來推動企業戰略、改造客戶體驗和徹底改變現有的操作流程。

從我的課程中,你將立即注意到我如何將現實生活的經驗和物理與數學學術背景結合起來,在資料科學領域提供專業的分步指導。我也熱衷於公開演講,並定期在澳大利亞領先的大學和行業盛會上介紹大數據。

外匯交易

自2007年以來,我一直以交易員的身份積極參與外匯市場,並辦 MQL4 的程式設計課程計畫。我很享受外匯交易,因為外匯市場可以帶來的財務上的自由,更重要的 – 個人自由

我生活的另一部分-是一個資料科學家 – 研究商業流程和人類行為模式的各種模式… 聽起來很熟悉?是的!巧合的是,我也是演算法交易的大粉絲 : ) EAs、外匯機器人、指標、腳本、MQL4, 甚至使用 java 程式設計做外匯 – 我全部都很愛!

Kirill Eremenko

Hadelin de Ponteves   資料科學家

你好。我的名字是 Hadelin de Ponteves。總是渴望學習,我投入了大量的時間在學習和教學中,涵蓋廣泛的科學話題。

今天我熱衷於機器學習、深入學習和人工智慧 ( AI )。我將盡最大的努力傳達我對資料科學的熱情。我在這個領域獲得了豐富的經驗。我擁有資料科學專業的工程碩士學位。我花了一年時間研究機器學習,從事創新和令人興奮的專案。 然後在Google的工作經驗中,我實施了一些用於商業分析的機器學習模型。

最終,我意識到我花了大部分時間做分析,我逐漸需要培養更多的創意,所以我踏入創業生涯。我的課程結合分析和創造力的兩個維度,使你可以在應用於創意思考的同時學習資料科學中所需的所有分析技能。

期待和你一起完成學習!

Hadelin de Ponteves

Mitchell Bouchard CEO,製片人,導演 RED CAPE FILMS B.S,MFA 候選人

Mitchell 是來自加拿大安大略省哈羅的加拿大電影製作人。 2016年,他畢業於達科他州立大學,主修電腦圖形學專業電影和電影藝術。

在達科他州立大學獲得多個獎項,如“1st Place BeadleMania”,“Winner College 10週年Dordt電影節”以及“傑出藝術家獎藝術與科學學院”。

Mitchell 曾在CBC的“Windsors Shorts”電視節目中亮相,目前擔任RED CAPE FILMS的首席執行官。 他教授電影製作並製作高端電影製作。

他還是TEDX Windsor的製片人/導演,演講者來自全國各地。

SuperDataScience 團隊    幫助資料科學家成功的團隊

Hi, 你好!

我們是 SuperDataScience 團隊。你將在 Kirill Eremenko 教授的資料科學課程中看到我們 – 我們在這裡幫助你解決任何問題,並確保你在課程的旅程中總是一舤風順!

聯繫最好的方法是在你正在學習的課程的問答中討論。在大多數情況下,我們會在24小時內回覆。

我們熱衷於幫助你享受課程!

課堂中見囉!

誠摯地,
SuperDataScience 真正的人

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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