TensorFlow untuk Pembelajaran Mesin: Panduan Praktikal Berasaskan Projek

Pembelajaran mesin sedang mengubah industri, tetapi memulakan pembelajaran mendalam (deep learning) boleh terasa membebankan tanpa laluan yang jelas dan berstruktur. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda langkah demi langkah melalui TensorFlow, rangka kerja standard industri untuk membina dan menggunakan model kecerdasan buatan. Anda akan bermula dengan asas mutlak tensor dan graf pengiraan sebelum beralih kepada mereka bentuk, melatih, dan mengoptimumkan rangkaian neural. Melalui siri projek praktikal berasaskan teks, anda akan beralih daripada menulis baris kod pembelajaran mesin pertama anda kepada menggunakan model sedia pengeluaran (production-ready). Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas tensor, operasi, dan eager execution dalam TensorFlow. - Membina dan melatih rangkaian neural menggunakan API Keras sequential dan functional yang intuitif. - Melaksanakan rangkaian neural konvolusi (convolutional neural networks) untuk klasifikasi imej dan rangkaian berulang (recurrent networks) untuk data jujukan. - Mengaplikasikan teknik transfer learning untuk memanfaatkan model pra-latihan bagi tugas yang kompleks. - Mengkonfigurasi saluran paip input data yang cekap menggunakan tf.data API moden. - Menggunakan model terlatih ke persekitaran pengeluaran menggunakan TensorFlow Serving dan amalan saluran paip. Kurikulum bermula dengan terminologi asas dan persediaan persekitaran, secara beransur-ansur maju ke seni bina rangkaian neural lanjutan. Anda akan membaca penerangan yang komprehensif, mengkaji coretan kod yang bersih, dan melalui senario realistik yang direka untuk membina kemahiran yang kukuh dan sedia pengeluaran. Kursus ini direka untuk bakal saintis data, pembangun perisian, dan peminat teknologi yang mahukan asas yang kukuh dalam pembelajaran mesin. Tiada pengalaman terdahulu dengan pembelajaran mendalam diperlukan, walaupun kebiasaan asas dengan pengaturcaraan Python adalah disyorkan. Mulakan perjalanan anda ke dalam pembelajaran mendalam hari ini dan mula membina aplikasi pintar dengan TensorFlow.