DeepLearning.AI TensorFlow 開發人員專業證書

學習使用 TensorFlow 建立 AI 應用程式.

建構、訓練和優化 Deep Learning 神經網絡，深入研究電腦視覺、自然語言處理和 Time Series 分析，同時學習最緊俏的深度學習框架之一的最佳實踐和實踐經驗。

在這個包含四門課程的專業證書課程中，您將學習必要的工具，以使用 TensorFlow 建構可擴展的 AI 驅動的應用程式。完成本課程後，您將能夠將新的 TensorFlow 技能應用到範圍廣泛的問題和專案中。該計劃可以幫助您準備 Google TensorFlow 證書考試，讓您離獲得 Google TensorFlow 證書更近一步。

準備好將您的模型部署到世界各地了嗎？通過 TensorFlow : 資料與佈署專業課程了解如何使用您的模型。

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你將學習

TensorFlow 的最佳實踐，TensorFlow 是一種流行的開源機器學習框架，用於訓練電腦視覺應用的神經網路。
處理真實世界的影像數據，探索防止過度擬合的策略，包括增強和剔除。
使用 TensorFlow 建構自然語言處理系統。
在使用文字資源庫訓練 RNN、GRU 和 LSTM 時應用它們。

應用的學習專案

在 DeepLearning.AI TensorFlow 開發人員專業證書計劃中，您將通過 16 項 Python 程式作業獲得實踐經驗。到本課程結束時，您將準備好：

使用 TensorFlow 建構和訓練神經網路
在訓練網路識別真實圖像時使用卷積提高網路性能
教機器使用自然語言處理系統理解、分析和回應人類語音
處理文本，將句子表示為向量，並訓練模型來創作原創詩歌！

到官方網站了解本課程與上課

你將獲得的技能：

機器學習	自然語言處理	應用機器學習
電腦視覺	模型培訓	卷積神經網路
遞歸神經網路 (RNN)	時間序列分析與預測	微調
深度學習	模型評估	嵌入
預測建模	影像分析	遷移學習
預測	人工神經網路

你將學習的工具：

Keras（神經網路庫）

分類演算法

TensorFlow

DeepLearning.AI

製作方

DeepLearning.AI 是 AI 專家 Andrew Ng 創立的一家教育科技公司，致力於開發全球人工智慧人才社群。 DeepLearning.AI 由專家主導的教育體驗為人工智慧從業者和非技術專業人士提供了從基礎知識到高級應用的必要工具，使他們有能力打造人工智慧驅動的未來。

Andrew Yan-Tak Ng（吳恩達）是一位專注於機器學習和人工智慧領域的英裔美籍電腦科學家及科技企業家。他曾是 Google Brain 的共同創辦人兼負責人，也曾擔任百度的首席科學家。目前，他是史丹佛大學的兼任教授。
努力提供超越國界的全面人工智能教育。

字幕

英文、日本語、簡中

第 1 門課程人工智慧、機器學習和深度學習的 TensorFlow 介紹

你將學到什麼

了解使用流行的開源機器學習框架 TensorFlow 的最佳實踐
在 TensorFlow 中建構基本神經網絡
為電腦視覺應用訓練神經網絡
了解如何使用卷積來改進神經網絡

你將獲得的技能：

TensorFlow	卷積神經網絡	深度學習
電腦視覺	機器學習	模型培訓
資料預處理	模型評估	人工神經網路
Keras（神經網路庫）	影像分析	人工智慧

第 2 門課程 TensorFlow 的卷積神蹟網路

你將學到什麼

處理真實世界的影像數據
繪圖損失和精度
探索防止過度擬合的策略，包括增強和剔除
學習遷移學習以及如何從模型中提取所學特徵

你將獲得的技能：

卷積神經網路	TensorFlow	遷移學習
影像分析	Keras（神經網路庫）	模型評估
模型培訓	微調	資料預處理
分類演算法	電腦視覺	深度學習
應用機器學習	機器學習	模型最佳化

第 3 門課程 TensorFlow 的自然語言處理

你將學到什麼

使用 TensorFlow 建構自然語言處理系統
處理文本，包括標記化和將句子表示為向量
在 TensorFlow 中應用 RNN、GRU 和 LSTM
在現有文本上訓練 LSTM，創作原創詩歌等

你將獲得的技能：

TensorFlow	自然語言處理	嵌入
人工神經網路	遞歸神經網路 (RNN)	資料預處理
資料處理	機器學習	模型培訓
應用機器學習

第 4 門課程序列、時間序列和預測

你將學到什麼

用 TensorFlow 解決時間序列和預測問題
使用最佳實踐為時間序列學習準備數據
探索如何使用 RNN 和 ConvNets 進行預測
利用真實世界的數據建立太陽黑子預測模型

你將獲得的技能：

時間序列分析與預測	卷積神經網路	遞歸神經網路 (RNN)
人工神經網路	預測建模	預測
深度學習	機器學習方法	應用機器學習
機器學習	TensorFlow	資料預處理