TensorFlow und Keras auf der Cloud-Plattform

Die Übertragung von Machine-Learning-Modellen aus lokalem Code in eine skalierbare Cloud-Umgebung kann sich als entmutigender Schritt anfühlen. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er Ihnen zeigt, wie Sie neuronale Netze mit TensorFlow und Keras in einer modernen Cloud-Infrastruktur entwerfen, trainieren und bereitstellen. Sie beginnen mit der Beherrschung der Grundprinzipien des Deep Learnings und entwickeln sich von grundlegenden neuronalen Netzwerkarchitekturen zu fortgeschrittenem Modelltraining. Am Ende dieses textbasierten Kurses werden Sie verstehen, wie Sie cloudbasierte KI-Tools nutzen können, um Modelle auf großen Datensätzen zu trainieren und diese als zugängliche APIs bereitzustellen. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie die Grundlagen von neuronalen Netzwerken, Tensors und der Keras API-Struktur. 2. Erstellen und trainieren Sie Deep-Learning-Modelle für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. 3. Optimieren Sie die Modellleistung mit Hyperparameter-Tuning und modernen Regularisierungstechniken. 4. Bereiten Sie Datensätze effizient für das Training im Cloud-Maßstab vor und leiten Sie sie weiter. 5. Bereitstellung trainierter TensorFlow-Modelle auf Cloud-Endpunkten für Echtzeitvorhersagen. 6. Implementieren Sie grundlegende MLOps-Praktiken, einschließlich Modellversionierung und -überwachung in der Cloud. Der Kurs beginnt mit grundlegender Machine-Learning-Terminologie und Keras-Grundlagen, bevor Sie durch die Datenvorverarbeitung, das Modellarchitekturdesign und die Cloud-Bereitstellungs-Workflows geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Machine Learning und Cloud-Entwicklung. Es sind keine Vorkenntnisse mit TensorFlow oder Cloud-Plattformen erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Starten Sie noch heute Ihre Reise ins Cloud-basierte Machine Learning.