ML Community Day is November 9! Join us for updates from TensorFlow, JAX, and more Learn more

Управляйте своим путем

Для того, чтобы стать экспертом в области машинного обучения, в первую очередь необходимо прочный фундамент в четырех областях обучения : кодирование, математику, теорию ML, и как создать свой собственный проект ML от начала до конца.

Начните с TensorFlow в Куратор учебных программ , чтобы улучшить эти четыре навыков, или выбрать свой собственный путь обучения, исследуя нашу библиотеку ресурсов ниже.

Четыре области машинного обучения

Начиная свой образовательный путь, важно сначала понять, как изучать ML. Мы разделили процесс обучения на четыре области знаний, каждая из которых представляет собой основную часть головоломки машинного обучения. Чтобы помочь вам на вашем пути, мы определили книги, видео и онлайн-курсы, которые повысят ваши способности и подготовят вас к использованию машинного обучения в ваших проектах. Начните с наших учебных программ, разработанных для расширения ваших знаний, или выберите свой собственный путь, изучив нашу библиотеку ресурсов.

  • Кодирование навыки: модели здания ML включает в себя гораздо больше , чем просто знать , ML-концепции требует кодирования для того , чтобы сделать управление данными, настройки параметров, и анализ результатов , необходимых для тестирования и оптимизации модели.

  • Математика и статистика: ML является математика тяжелой дисциплины, так что если вы планируете изменить модели ML или создавать новые с нуля, знакомство с основными понятиями математики имеет решающее значение для процесса.

  • Теория ML: Знание основ теории ML даст вам основу для создания на, и поможет вам устранить , когда что - то идет не так.

  • Создавайте свои собственные проекты: Получение руки на опыте работы с ML является лучшим способом , чтобы положить свои знания на тест, так что не бойтесь погружениям в начале с простым colab или учебником , чтобы получить некоторую практику.

Учебные программы TensorFlow

Начните обучение с одной из наших учебных программ, содержащих рекомендуемые курсы, книги и видео.

Для начинающих
Основы машинного обучения с TensorFlow

Изучите основы машинного обучения с помощью этой коллекции книг и онлайн-курсов. Вы познакомитесь с ML и пройдете через глубокое обучение с использованием TensorFlow 2.0. Тогда у вас будет возможность попрактиковаться в том, что вы изучаете, с помощью руководств для начинающих.

Для среднего уровня и экспертов
Теоретическое и продвинутое машинное обучение с TensorFlow

Как только вы поймете основы машинного обучения, выведите свои способности на новый уровень, погрузившись в теоретическое понимание нейронных сетей, глубокого обучения и улучшив свои знания основных математических концепций.

Для начинающих
TensorFlow для разработки на JavaScript

Изучите основы разработки моделей машинного обучения на JavaScript и способы их развертывания прямо в браузере. Вы получите общее представление о глубоком обучении и о том, как начать работу с TensorFlow.js с помощью практических упражнений.

Образовательные ресурсы

Выберите свой собственный путь обучения и изучите книги, курсы, видео и упражнения, рекомендованные командой TensorFlow, чтобы научить вас основам машинного обучения.

Книги  
Онлайн-курсы  
Математические концепции  
Ресурсы TF  
Человеческий ИИ  

Книги

Чтение - один из лучших способов понять основы машинного обучения и глубокого обучения. Книги могут дать вам теоретические знания, необходимые для более быстрого изучения новых концепций в будущем.

Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов
Лоуренс Морони

В этой вводной книге представлен подход, основанный на коде, чтобы узнать, как реализовать наиболее распространенные сценарии машинного обучения, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка (NLP) и моделирование последовательностей для веб-приложений, мобильных устройств, облачных сред и встроенных сред выполнения.

Глубокое обучение с помощью Python
Франсуа Шоле

Эта книга представляет собой практическое введение в глубокое обучение с помощью Keras.

Практическое машинное обучение с помощью Scikit-Learn, Keras и TensorFlow
Автор: Орельен Жерон

Используя конкретные примеры, минимальную теорию и две готовые к работе среды Python - Scikit-Learn и TensorFlow - эта книга поможет вам получить интуитивное понимание концепций и инструментов для построения интеллектуальных систем.

Глубокое обучение
Ян Гудфеллоу, Йошуа Бенжио и Аарон Курвиль

Этот учебник по глубокому обучению - это ресурс, предназначенный для помощи студентам и практикам в области машинного обучения в целом и глубокого обучения в частности.

Нейронные сети и глубокое обучение
Майкл Нильсен

Эта книга дает теоретические знания о нейронных сетях. Он не использует TensorFlow, но является отличным справочником для студентов, заинтересованных в получении дополнительных знаний.

Изучение TensorFlow.js
Гант Лаборде

Практический сквозной подход к основам TensorFlow.js для широкой технической аудитории. Прочитав эту книгу, вы узнаете, как создавать и развертывать готовые к работе системы глубокого обучения с помощью TensorFlow.js.

Глубокое обучение с помощью JavaScript
Шанцин Цай, Стэнли Билески, Эрик Д. Нильсен и Франсуа Шоле

Написанная основными авторами библиотеки TensorFlow, эта книга предоставляет увлекательные примеры использования и подробные инструкции для приложений глубокого обучения на JavaScript в вашем браузере или на Node.

Онлайн-курсы

Посещение онлайн-курса, состоящего из нескольких частей, - хороший способ изучить базовые концепции машинного обучения. Многие курсы предоставляют отличные наглядные объяснения и инструменты, необходимые для начала применения машинного обучения непосредственно на работе или в ваших личных проектах.

Введение в TensorFlow для искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения

Этот курс, разработанный в сотрудничестве с командой TensorFlow, является частью специализации разработчиков TensorFlow и научит вас лучшим практикам использования TensorFlow.

Введение в TensorFlow для глубокого обучения

В этом онлайн-курсе, разработанном командой TensorFlow и Udacity, вы узнаете, как создавать приложения для глубокого обучения с помощью TensorFlow.

Специализация разработчика TensorFlow

В этой специализации из четырех курсов, которую преподает разработчик TensorFlow, вы изучите инструменты и программное обеспечение, которые разработчики используют для создания масштабируемых алгоритмов на базе искусственного интеллекта в TensorFlow.

Ускоренный курс машинного обучения

Ускоренный курс машинного обучения с API-интерфейсами TensorFlow - это руководство для начинающих практиков машинного обучения. Он включает серию уроков с видеолекциями, практическими примерами и практическими упражнениями.

MIT 6.S191: Введение в глубокое обучение

В этом курсе от Массачусетского технологического института вы получите базовые знания об алгоритмах глубокого обучения и получите практический опыт построения нейронных сетей в TensorFlow.

Специализация глубокого обучения

На пяти курсах вы изучите основы глубокого обучения, поймете, как создавать нейронные сети, а также научитесь руководить успешными проектами машинного обучения и строить карьеру в области искусственного интеллекта. Вы освоите не только теорию, но и увидите, как она применяется в промышленности.

TensorFlow: специализация по данным и развертыванию

Вы научились создавать и обучать модели. Теперь научитесь ориентироваться в различных сценариях развертывания и более эффективно использовать данные для обучения своей модели с помощью этой специализации из четырех курсов.

TensorFlow: специализация по продвинутым технологиям

Эта специализация предназначена для инженеров программного обеспечения и машинного обучения с основополагающим пониманием TensorFlow, которые хотят расширить свои знания и навыки, изучая расширенные функции TensorFlow для создания мощных моделей.

Математические концепции

Чтобы углубить свои знания машинного обучения, эти ресурсы могут помочь вам понять основные математические концепции, необходимые для продвижения на более высоком уровне.

Дружественное введение в линейную алгебру для ML

Линейная алгебра для машинного обучения с высоты птичьего полета. Никогда не изучали линейную алгебру или не разбирались в основах, но хотите понять, как она используется в машинном обучении? Тогда это видео для вас.

Бесплатно
Смотреть видео  
Математика для специализации машинного обучения

Эта онлайн-специализация от Coursera направлена ​​на преодоление разрыва между математикой и машинным обучением, знакомство с основной математикой для создания интуитивного понимания и увязки ее с машинным обучением и наукой о данных.

Глубокое обучение
Автор: 3Blue1Brown

3blue1brown сосредотачивается на представлении математики с визуальным подходом. В этой серии видео вы узнаете основы нейронной сети и ее работу с помощью математических понятий.

Сущность линейной алгебры
Автор: 3Blue1Brown

Серия коротких визуальных видеороликов от 3blue1brown, которые объясняют геометрическое понимание матриц, определителей, собственных материалов и многого другого.

Сущность исчисления
Автор: 3Blue1Brown

Серия коротких наглядных видеороликов от 3blue1brown, которые объясняют основы исчисления таким образом, чтобы дать вам четкое представление об основных теоремах, а не только о том, как работают уравнения.

MIT 18.06: Линейная алгебра

Этот вводный курс Массачусетского технологического института охватывает теорию матриц и линейную алгебру. Особое внимание уделяется темам, которые будут полезны в других дисциплинах, включая системы уравнений, векторные пространства, детерминанты, собственные значения, подобие и положительно определенные матрицы.

MIT 18.01: Исчисление одной переменной

Этот вводный курс математики Массачусетского технологического института охватывает дифференцирование и интегрирование функций одной переменной с приложениями.

Видя теорию
Авторы: Даниэль Кунин, Джингру Го, Тайлер Дэ Девлин, Даниэль Сян

Визуальное введение в вероятность и статистику.

Бесплатно
Учить больше  
Введение в статистическое обучение
Гарет Джеймс, Даниэла Виттен, Тревор Хасти и Роб Тибширани

Эта книга предоставляет доступный обзор области статистического обучения, важный набор инструментов для понимания огромного и сложного мира наборов данных, необходимых для обучения моделей машинному обучению.

Ресурсы TensorFlow

Мы собрали наши любимые ресурсы, которые помогут вам начать работу с библиотеками и фреймворками TensorFlow, соответствующими вашим потребностям. Перейти к нашей секции для TensorFlow.js , TensorFlow Lite и TensorFlow Extended .


Вы также можете просмотреть официальное TensorFlow руководство и учебники для последних примеров и colabs.

Основы машинного обучения

Основы машинного обучения - это бесплатный учебный курс, на котором вы изучите основы построения моделей машинного обучения с использованием TensorFlow.

TensorFlow с нуля

Этот технический доклад по ML разработан для тех, кто знает основы машинного обучения, но нуждается в обзоре основ TensorFlow (тензоры, переменные и градиенты без использования высокоуровневых API).

Бесплатно
Смотреть видео  
Введение в глубокое обучение

Этот доклад ML Tech Talk включает в себя изучение представлений, семейства нейронных сетей и их приложений, первый взгляд на глубокую нейронную сеть, а также множество примеров кода и концепций из TensorFlow.

Бесплатно
Смотреть видео  
Кодирование TensorFlow

В этой серии статей команда TensorFlow рассматривает различные части TensorFlow с точки зрения программирования, с видео по использованию высокоуровневых API TensorFlow, обработке естественного языка, нейронно-структурированному обучению и многому другому.

Выявление и решение повседневных проблем с помощью машинного обучения

Научитесь определять наиболее распространенные варианты использования машинного обучения, включая анализ мультимедиа, создание интеллектуального поиска, преобразование данных и то, как быстро встроить их в свое приложение с помощью удобных инструментов.

Бесплатно
Смотреть видео  

Для Javascript

Исследуйте все ресурсы на TensorFlow.js .

Изучение TensorFlow.js
Гант Лаборде

Практический сквозной подход к основам TensorFlow.js для широкой технической аудитории. Прочитав эту книгу, вы узнаете, как создавать и развертывать готовые к работе системы глубокого обучения с помощью TensorFlow.js.

Начало работы с TensorFlow.js от TensorFlow

Серия из трех частей, в которой рассматриваются как обучение, так и выполнение моделей машинного обучения с помощью TensorFlow.js, а также показано, как создать модель машинного обучения на JavaScript, которая выполняется непосредственно в браузере.

TensorFlow.js: серия "Интеллект и обучение"
от The Coding Train

Этот видео-плейлист, являющийся частью большой серии по машинному обучению и построению нейронных сетей, посвящен TensorFlow.js, базовому API и тому, как использовать библиотеку JavaScript для обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Для мобильных устройств и Интернета вещей

Исследуйте все ресурсы на TensorFlow Lite .

Машинное обучение на устройстве

Узнайте, как создать свое первое приложение машинного обучения на устройстве, с помощью учебных программ, которые предоставляют пошаговые руководства для распространенных случаев использования, включая классификацию аудио, визуальный поиск продукта и многое другое.

Введение в TensorFlow Lite

Узнайте, как развертывать модели глубокого обучения на мобильных и встроенных устройствах с помощью TensorFlow Lite, из этого курса, разработанного командой TensorFlow и Udacity в качестве практического подхода к развертыванию моделей для разработчиков программного обеспечения.

Для производства

Исследуйте все ресурсы на TFX .

Разработка машинного обучения для производственных развертываний машинного обучения с помощью TFX

Получите практическое представление о том, как собрать производственную конвейерную систему с TFX. Мы быстро рассмотрим все, от сбора данных, построения модели до развертывания и управления.

Бесплатно
Смотреть видео  
Создание конвейеров машинного обучения
Ханнес Хапке, Кэтрин Нельсон

Эта книга проведет вас через этапы автоматизации конвейера машинного обучения с использованием экосистемы TensorFlow. Примеры машинного обучения в этой книге основаны на TensorFlow и Keras, но основные концепции можно применить к любой платформе.

Специализация машинного обучения для производства (MLOps)

Расширьте свои производственные возможности в этой специализации из четырех курсов. Узнайте, как концептуализировать, создавать и поддерживать интегрированные системы, которые непрерывно работают в производственной среде.

Конвейеры машинного обучения в Google Cloud

Этот расширенный курс охватывает компоненты TFX, оркестровку конвейеров и автоматизацию, а также способы управления метаданными машинного обучения с помощью Google Cloud.

Человеческий ИИ

При разработке модели машинного обучения или создании приложений на основе ИИ важно учитывать людей, взаимодействующих с продуктом, и лучший способ обеспечить справедливость, интерпретируемость, конфиденциальность и безопасность в этих системах ИИ.

Ответственные практики ИИ

Узнайте, как интегрировать практики ответственного ИИ в рабочий процесс машинного обучения с помощью TensorFlow.

Бесплатно
Учить больше  
Путеводитель по People + AI

Это руководство от Google поможет вам создавать продукты ИИ, ориентированные на человека. Это позволит вам избежать типичных ошибок, создать отличный опыт и сосредоточиться на людях при создании приложений на основе искусственного интеллекта.

Бесплатно
Учить больше  
Введение в модуль справедливости в машинном обучении

Этот часовой модуль в MLCC Google знакомит учащихся с различными типами человеческих предубеждений, которые могут проявляться в данных обучения, а также со стратегиями выявления и оценки их эффектов.

Бесплатно
Учить больше