Głębokie uczenie się z użyciem platformy TensorFlow i mechanizmu Cloud ML Engine

Uczenie głębokie zmienia sposób rozwiązywania złożonych problemów, od rozpoznawania obrazów po przetwarzanie języka naturalnego.Aby tworzyć i skalować te potężne sieci neuronowe, musisz dobrze rozumieć nowoczesne platformy uczenia maszynowego i infrastrukturę chmury. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych koncepcji uczenia maszynowego do wdrażania zaawansowanych modeli głębokiego uczenia się.Dowiesz się, jak pisać czysty kod TensorFlow, strukturę sieci neuronowych i wykorzystywać silniki uczenia maszyny oparte na chmurze do rozproszonego szkolenia i prognozowania. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę sieci neuronowych, w tym neurony, funkcje aktywacji i propagację wsteczną. - Buduj zwojowe sieci neuronowe (CNN) do przetwarzania obrazu i powtarzające się sieci neuronowe (RNN) dla danych sekwencyjnych. - Zastosuj techniki uczenia się bez nadzoru, takie jak autoenkodery i klastrowanie, aby odkryć ukryte wzorce w danych. - Napisz czysty, nowoczesny kod TensorFlow za pomocą wysokiego poziomu interfejsu API Keras i nowoczesnych przepływów pracy. - Skonfiguruj i uruchom rozproszone zadania szkoleniowe w Cloud ML Engine, aby skalować obliczenia. - Wdrażaj wyszkolone modele w chmurze w celu prognozowania w czasie rzeczywistym i wsadowym. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii uczenia maszynowego i podstawowych pojęć głębokiego uczenia się.Następnie przejdziesz przez uporządkowane pisemne wyjaśnienia i fragmenty kodu krok po kroku, aby zaprojektować, trenować i ostatecznie migrować swoje modele do środowiska chmury. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących z podstawową znajomością Pythona.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z TensorFlow, głębokim uczeniem się lub platformami chmurowymi. Zacznij budować i skalować własne modele głębokiego uczenia się już dziś.