TensorFlow e Keras su Cloud Platform

Portare i modelli di machine learning dal codice locale a un ambiente cloud scalabile può sembrare un passo scoraggiante. Questo corso colma questa lacuna mostrandoti come progettare, addestrare e distribuire reti neurali utilizzando TensorFlow e Keras su una moderna infrastruttura cloud. Inizierai padroneggiando i principi fondamentali del deep learning, progredendo dalle architetture di rete neurale di base all'addestramento avanzato dei modelli. Alla fine di questo corso basato su testo, capirai come sfruttare gli strumenti AI basati su cloud per addestrare modelli su grandi set di dati e distribuirli come API accessibili. Cosa imparerai: 1. Comprendere i fondamenti delle reti neurali, dei tensori e della struttura dell'API Keras. 2. Costruire e addestrare modelli di deep learning per attività di classificazione e regressione. 3. Ottimizzare le prestazioni del modello utilizzando l'ottimizzazione degli iperparametri e moderne tecniche di regolarizzazione. 4. Preparare e gestire in modo efficiente i set di dati per l'addestramento su scala cloud. 5. Distribuire modelli TensorFlow addestrati a endpoint cloud per previsioni in tempo reale. 6. Implementare pratiche MLOps di base, inclusa la gestione delle versioni del modello e il monitoraggio sul cloud. Il corso inizia con la terminologia fondamentale del machine learning e le basi di Keras prima di guidarti attraverso la preelaborazione dei dati, la progettazione dell'architettura del modello e i flussi di lavoro di deployment cloud. Questo corso è progettato per i principianti nel machine learning e nello sviluppo cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con TensorFlow o piattaforme cloud, sebbene una conoscenza di base di Python sia utile. Inizia oggi il tuo viaggio nel machine learning basato su cloud.