TensorFlow を利用すると、パソコン、モバイル、ウェブ、およびクラウドで使える機械学習モデルを、エキスパートはもちろん初心者でも簡単に作成できます。まずは以下の各セクションをご覧ください。
Android、iOS、Edge TPU、Raspberry Pi などのモバイル デバイスや組み込みデバイスで、TensorFlow Lite を使用して推論を実行します。
TensorFlow には、Python、JavaScript、Swift を使ってモデルの開発およびトレーニングができるさまざまなワークフローが用意されています。使用する言語を問わず、クラウドで、オンプレミスで、ブラウザで、またはデバイス上で、モデルを簡単にデプロイできます。
TensorFlow は、機械学習の原則と中核的な概念に関する基礎知識があれば、より使いやすくなります。機械学習の基本操作を学び、応用力を身に付けスキルを磨いて、TensorFlow で新たなプロジェクトを開始できるよう準備をしましょう。
ディープ ラーニングの手法（機械翻訳、画像認識、ゲームプレイなどへの応用も含む）に関する、MIT 認定入門コースです。登録すると、ディープ ラーニングのアルゴリズムに関する基礎知識を学び、TensorFlow でニューラル ネットワークを構築する実践演習を受けることができます。
このコースは、ディープ ラーニングに対するソフトウェア デベロッパー向けの実用的なアプローチとして、Google と Udacity が開発したものです。TensorFlow を使ってディープ ラーニング アプリケーションを作成する方法を学びましょう。
deeplearning.ai の TensorFlow Specialization コースでは、TensorFlow の高レベル API（Keras など）を使用して、コンピュータ ビジョン、自然言語処理、時系列予測のニューラル ネットワークを構築するためのベスト プラクティスを学ぶことができます。