Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

Podstawy uczenia maszynowego z TensorFlow

Ten program jest przeznaczony dla osób, które:

  • Nowicjusz w ML, ale mający doświadczenie w programowaniu na poziomie średniozaawansowanym

Ta zawartość ma na celu poprowadzić programistów, którzy dopiero zaczynają korzystać z ML, przez początkowe etapy ich przygody z ML. Zobaczysz, że wiele zasobów korzysta z TensorFlow, jednak wiedzę można przenieść na inne frameworki uczenia maszynowego.

Krok 1: Zrozum, o co chodzi w ML

TensorFlow 2.0 został zaprojektowany, aby ułatwić budowanie sieci neuronowych do uczenia maszynowego, dlatego TensorFlow 2.0 wykorzystuje API o nazwie Keras. Książka Deep Learning with Python autorstwa Francois Chollet, twórcy Keras, to świetne miejsce na rozpoczęcie pracy. Przeczytaj rozdziały 1-4, aby zrozumieć podstawy ML z perspektywy programisty. Druga połowa książki zagłębia się w takie obszary, jak widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego, generatywne głębokie uczenie się i inne. Nie martw się, jeśli te tematy są teraz zbyt zaawansowane, ponieważ w odpowiednim czasie nabiorą sensu.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla koderów
autor: Laurence Moroney

Ta wprowadzająca książka przedstawia podejście oparte na kodowaniu, aby nauczyć się implementować najczęstsze scenariusze ML, takie jak wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i modelowanie sekwencji w środowiskach wykonawczych internetowych, mobilnych, chmurowych i osadzonych.

Głębokie uczenie się z Pythonem
autorstwa Francois Cholleta

Ta książka jest praktycznym, praktycznym wprowadzeniem do Deep Learning with Keras.

⬆ Lub ⬇

Weź udział w kursie online, takim jak Wprowadzenie do TensorFlow firmy Coursera lub Wprowadzenie do TensorFlow firmy Udacity w zakresie głębokiego uczenia , z których oba obejmują te same podstawy, co książka Francois. Pomocne mogą być również te filmy z 3blue1brown, które zawierają szybkie wyjaśnienia na temat działania sieci neuronowych na poziomie matematycznym.

Ukończenie tego kroku zapewni Ci podstawy działania ML, przygotowując Cię do głębszego zagłębienia się.

Wprowadzenie do TensorFlow dla AI, ML i Deep Learning

Ten kurs, opracowany we współpracy z zespołem TensorFlow, jest częścią specjalizacji programisty TensorFlow i nauczy Cię najlepszych praktyk dotyczących korzystania z TensorFlow.

Wprowadzenie do TensorFlow do głębokiego uczenia

W tym kursie online opracowanym przez zespół TensorFlow i Udacity dowiesz się, jak tworzyć aplikacje do głębokiego uczenia się za pomocą TensorFlow.

Bezpłatny
Zobacz kurs

Krok 2: Poza podstawami

Weź udział w specjalizacji programistycznej TensorFlow , która zabierze Cię poza podstawy do wprowadzenia do komputerowej wizji, NLP i modelowania sekwencji.

Ukończenie tego kroku stanowi kontynuację wprowadzenia i nauczy Cię, jak używać TensorFlow do tworzenia podstawowych modeli dla różnych scenariuszy, w tym klasyfikacji obrazów, zrozumienia tonacji w tekście, algorytmów generatywnych i nie tylko.

Specjalizacja programisty TensorFlow

W tej czterokursowej specjalizacji prowadzonej przez programistę TensorFlow poznasz narzędzia i oprogramowanie używane przez programistów do tworzenia skalowalnych algorytmów opartych na sztucznej inteligencji w TensorFlow.

Krok 3: Ćwicz

Wypróbuj niektóre z naszych samouczków TensorFlow Core , które pozwolą Ci przećwiczyć koncepcje, których nauczyłeś się w krokach 1 i 2. Po zakończeniu wypróbuj niektóre z bardziej zaawansowanych ćwiczeń.

Ukończenie tego kroku poprawi Twoje zrozumienie głównych koncepcji i scenariuszy, które napotkasz podczas budowania modeli ML.

Krok 4: Wejdź głębiej z TensorFlow

Teraz nadszedł czas, aby wrócić do Deep Learning with Python autorstwa Francois i dokończyć rozdziały 5-9. Powinieneś także przeczytać książkę Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras i TensorFlow autorstwa Aureliena Gerona. Ta książka przedstawia ML i głębokie uczenie przy użyciu TensorFlow 2.0.

Ukończenie tego kroku uzupełni Twoją podstawową wiedzę na temat ML, w tym poszerzy platformę tak, aby spełniała Twoje potrzeby.

Praktyczne uczenie maszynowe za pomocą Scikit-Learn, Keras i TensorFlow
autor: Aurélien Géron

Korzystając z konkretnych przykładów, minimalnej teorii i dwóch gotowych do produkcji frameworków Pythona — Scikit-Learn i TensorFlow — ta książka pomaga uzyskać intuicyjne zrozumienie koncepcji i narzędzi do budowania inteligentnych systemów.