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TensorFlow 實踐專業課程

關於此課程

探索軟體開發人員在 TensorFlow(一種流行的開源機器學習框架)中建構可擴充的 AI 驅動演算法的工具。

在這個四門課程的專業課程中,你將探索人工智慧應用激動人心的機會。首先要了解如何建構和訓練神經網路。在訓練網路以識別真實世界的影像時,使用卷積 (convolutions)提高網路的效能。你將教授機器使用自然語言處理系統來理解、分析和回應人類語音。學習處理文字,將句子表示為向量,並將資料輸入神經網路。你甚至會訓練 AI 來創作原創詩歌!

人工智慧已經在改變世界各地的工業。完成此專業課程後,你將能夠將新的 TensorFlow 技能應用於各種問題和專案。課程 1-3 現已發佈,課程 4 將於 7 月推出。

你將學到的內容有 :

  • TensorFlow 的最佳實踐,TensorFlow 是一種流行的開源機器學習框架,用於為電腦視覺應用程式培訓神經網絡。
  • 處理真實世界的圖像資料並探索防止過度彌合的策略,包括增強和退出( dropout )。
  • 使用 TensorFlow 建構自然語言處理系統。
  • 在使用文本貯存庫訓練時應用 RNN、GRU 和 LSTM。

製作方  

deeplearning
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deeplearning.ai 是Andrew Ng 的新企業,其中包括:
努力提供超越國界的全面人工智能教育。

7 月 25 日開始

第 1 門課程  人工智慧、機器學習和深度學習的 TensorFlow 介紹

課程概述

如果你是想要建構可擴展的 AI 驅動演算法的軟體開發人員,你需要了解如何使用這些工具來構建它們。本課程是即將到來的 Tensorflow 專業機器學習的一部分,將教你使用 TensorFlow 的最佳實踐,TensorFlow 是一種流行的機器學習開源框架。 Andrew Ng 的機器學習(ML)課程和深度學習( DL )專業課程教授機器學習和深度學習的最重要和基礎原理。這個新的 deeplearning.ai TensorFlow 專業課程教你如何使用 TensorFlow 來實現這些原則,以便你可以開始建構可應用的可擴展模型並將其應用於實際問題。為了更深入地了解神經網路的工作原理,我們建議你參加深度學習專業課程。完整的 deeplearning.ai TensorFlow 專業課將在今年晚些時候推出,但你可以開始使用課程 1,關於 AI、ML 和 DL 的 Tensorflow 簡介,現在可在 Coursera 上獲得。

更多

模組 1 : A New Programming Paradigm

模組 2 : Introduction to Computer Vision

模組 3 : Enhancing Vision with Convolutional Neural Networks

模組 4 : Using Real-world Images


第 2 門課程  TensorFlow 的卷積神經網路

課程概述

如果你是想要建構可擴充的 AI 驅動演算法的軟體開發人員,則需要了解如何使用這些工具來建構它們。本課程是即將到來的 Tensorflow 專業課程機器學習的一部分,將教你使用 TensorFlow 的最佳實踐,TensorFlow 是一種流行的機器學習開源框架。在 deeplearning.ai TensorFlow 專業課程2中,你將學習改進課程1中建構的電腦視覺模型的高階技術。你將探索如何使用不同形狀和大小的真實世界影像,通過卷積做視覺化的旅程,來瞭解電腦如何“看到”資訊、繪製損失和準確性,並探索防止過度彌合( overfitting )的策略,包括增強和退出( dropout )。最後,課程2將跟你介紹轉移學習以及如何從模型中提取已學過的特徵。 Andrew Ng 的機器學習課程和深度學習專業課程教授機器學習和深度學習的最重要和基礎原理。這個新的  deeplearning.ai TensorFlow專業課教你如何使用 TensorFlow 來實現這些原則,以便你可以開始建構並運用的可擴充模型並將其應用到實際問題。為了更深入地瞭解神經網路的工作原理,我們建議你參加深度學習專業課。完整的deeplearning.ai TensorFlow 專業課將在今年晚些時候推出,但你今天可以報名參加前兩門課程。我們建議從課程 1 開始:針對AI、ML 和 DL 的 TensorFlow 簡介。

更多

模組 1 : Exploring a Larger Dataset

模組 2 : Augmentation: A technique to avoid overfitting

模組 3 : Transfer Learning

模組 4 : Multiclass Classifications


第 3 門課程  TensorFlow 的自然語言處理

課程概述

如果你是想要建構可擴展的 AI 驅動演算法的軟體開發人員,則需要了解如何使用這些工具來建構它們。本專業課將教你使用 TensorFlow 的最佳實踐, TensorFlow 是一種流行的機器學習開源框架。在 deeplearning.ai TensorFlow 專業課程 3 中,你將使用 TensorFlow 建構自然語言處理系統。你將學習處理文本,包括標記解析( tokenizing )和將句子表示為向量,以便將它們輸入到神經網路。你還將學習在 TensorFlow 中應用 RNN、GRU 和 LSTM。最後,你將在現有文本上訓練 LSTM 以創作原創詩歌! Andrew Ng 的機器學習課程和深度學習專業課程教授機器學習和深度學習的最重要和基礎原理。這個新的 deeplearning.ai TensorFlow專業課教你如何使用 TensorFlow 來實現這些原則,以便你可以開始建構可運用的可擴展模型並將其應用到實際問題。為了更深入地了解神經網路的工作原理,我們建議你參加深度學習專業課。

更多

模組 1 : Sentiment in text

模組 2 : Word Embeddings

模組 3 : Sequence models

模組 4 : Sequence models and literature

 

第 4 門課程  序列、時間序列和預測

課程概述

deeplearning.ai TensorFlow 專業課程 4 將教你如何使用 RNN、ConvNets 和WaveNet 架構解決時間序列和預測問題。該課程即將推出,但你現在可以預先註冊。
 
更多

 


 到官方網站了解本課程與上課

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