TensorFlow Deep Learning: szkolenie w Pythonie i wdrażanie na różnych platformach

Głębokie uczenie napędza nową generację inteligentnego oprogramowania. Jednak zbudowanie modelu w Pythonie to tylko połowa sukcesu. Aby osiągnąć rzeczywisty wpływ, programiści muszą wiedzieć, jak trenować niezawodne sieci neuronowe i przygotowywać je do integracji w różnych środowiskach aplikacji. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez cały cykl życia uczenia maszynowego za pomocą TensorFlow.Zaczniesz od podstawowych pojęć sieci neuronowych, przejdziesz do szkolenia modeli głębokiego uczenia się w Pythonie i poznasz nowoczesne przepływy pracy, aby zoptymalizować i eksportować te modele na platformy takie jak aplikacje Android i C #. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje głębokiego uczenia się, architektury sieci neuronowych i składnię TensorFlow. - Trenuj i oceniaj sieci neuronowe do zadań klasyfikacji i regresji za pomocą Pythona. - Zastosuj nowoczesne praktyki MLOps, w tym serializację modelu, wersjonowanie i optymalizację wydajności. - Konwertuj wyszkolone modele za pomocą TensorFlow Lite w celu wydajnego wdrażania na urządzeniach mobilnych o ograniczonych zasobach. - Przygotuj modele TensorFlow do integracji ze środowiskami aplikacji Android Java i C #. - Ćwicz debugowanie i udoskonalanie architektury modelu za pomocą przewodników po kodzie i ćwiczeń strukturalnych. Podróż zaczyna się od podstawowej terminologii, wstępnego przetwarzania danych i podstawowej konstrukcji sieci neuronowych, a następnie krok po kroku przechodzi przez zaawansowane techniki szkolenia, konwersję modeli i strategie wdrażania wieloplatformowego. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i początkującymi, którzy chcą wypełnić lukę między teorią uczenia maszynowego a wieloplatformowym wdrażaniem aplikacji.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w głębokim uczeniu się, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować i wdrożyć swoje pierwsze międzyplatformowe modele głębokiego uczenia.