Help protect the Great Barrier Reef with TensorFlow on Kaggle Join Challenge

Kuasai jalanmu

Untuk menjadi seorang ahli dalam pembelajaran mesin, Anda harus terlebih dahulu dasar yang kuat dalam empat bidang pembelajaran : coding, matematika, teori ML, dan bagaimana membangun proyek ML Anda sendiri dari awal sampai akhir.

Mulailah dengan TensorFlow ini kurikulum curated untuk meningkatkan empat keterampilan ini, atau memilih jalan belajar Anda sendiri dengan menjelajahi kami sumber daya perpustakaan di bawah ini.

Empat bidang pendidikan pembelajaran mesin

Saat memulai jalur pendidikan Anda, penting untuk terlebih dahulu memahami cara belajar ML. Kami telah membagi proses pembelajaran menjadi empat bidang pengetahuan, dengan masing-masing bidang memberikan bagian dasar dari teka-teki ML. Untuk membantu Anda di jalur Anda, kami telah mengidentifikasi buku, video, dan kursus online yang akan meningkatkan kemampuan Anda, dan mempersiapkan Anda untuk menggunakan ML untuk proyek Anda. Mulailah dengan kurikulum terpandu kami yang dirancang untuk meningkatkan pengetahuan Anda, atau pilih jalur Anda sendiri dengan menjelajahi perpustakaan sumber daya kami.

  • Coding keterampilan: model Building ML melibatkan lebih dari sekedar mengetahui ML konsep-memerlukan coding untuk melakukan pengelolaan data, parameter tuning, dan parsing hasil yang dibutuhkan untuk menguji dan mengoptimalkan model Anda.

  • Matematika dan statistik: ML adalah disiplin matematika berat, jadi jika Anda berencana untuk memodifikasi model ML atau membangun yang baru dari awal, keakraban dengan konsep-konsep matematika yang mendasari sangat penting untuk proses.

  • Teori ML: Mengetahui dasar-dasar teori ML akan memberikan dasar untuk membangun, dan membantu Anda memecahkan masalah ketika sesuatu berjalan salah.

  • Membangun proyek-proyek Anda sendiri: Mendapatkan pengalaman tangan dengan ML adalah cara terbaik untuk menempatkan pengetahuan Anda untuk tes, jadi jangan takut untuk menyelam di awal dengan sederhana colab atau tutorial untuk mendapatkan beberapa latihan.

Kurikulum TensorFlow

Mulailah belajar dengan salah satu kurikulum terpandu kami yang berisi kursus, buku, dan video yang direkomendasikan.

Untuk pemula
Dasar-dasar pembelajaran mesin dengan TensorFlow

Pelajari dasar-dasar ML dengan kumpulan buku dan kursus online ini. Anda akan diperkenalkan dengan ML dan dipandu melalui pembelajaran mendalam menggunakan TensorFlow 2.0. Kemudian Anda akan memiliki kesempatan untuk mempraktekkan apa yang Anda pelajari dengan tutorial pemula.

Untuk tingkat menengah & ahli
Pembelajaran mesin teoretis dan canggih dengan TensorFlow

Setelah Anda memahami dasar-dasar pembelajaran mesin, tingkatkan kemampuan Anda ke tingkat berikutnya dengan menyelami pemahaman teoretis tentang jaringan saraf, pembelajaran mendalam, dan meningkatkan pengetahuan Anda tentang konsep matematika yang mendasarinya.

Untuk pemula
TensorFlow untuk pengembangan JavaScript

Pelajari dasar-dasar pengembangan model pembelajaran mesin dalam JavaScript, dan cara menerapkan langsung di browser. Anda akan mendapatkan pengenalan tingkat tinggi tentang pembelajaran mendalam dan tentang cara memulai TensorFlow.js melalui latihan langsung.

Sumber daya pendidikan

Pilih jalur pembelajaran Anda sendiri, dan jelajahi buku, kursus, video, dan latihan yang direkomendasikan oleh tim TensorFlow untuk mengajari Anda dasar-dasar ML.

Buku  
Kursus online  
konsep matematika  
sumber daya TF  
AI yang berpusat pada manusia  

Buku

Membaca adalah salah satu cara terbaik untuk memahami dasar-dasar ML dan pembelajaran mendalam. Buku dapat memberi Anda pemahaman teoretis yang diperlukan untuk membantu Anda mempelajari konsep baru lebih cepat di masa depan.

AI dan Pembelajaran Mesin untuk Coders
oleh Laurence Moroney

Buku pengantar ini memberikan pendekatan yang mengutamakan kode untuk mempelajari cara menerapkan skenario ML yang paling umum, seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan pemodelan urutan untuk web, seluler, cloud, dan runtime tersemat.

Pembelajaran Mendalam dengan Python
oleh Francois Chollet

Buku ini adalah pengantar praktis dan langsung untuk Deep Learning with Keras.

Pembelajaran Mesin Langsung dengan Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow
oleh Aurélien Géron

Menggunakan contoh nyata, teori minimal, dan dua kerangka kerja Python siap produksi—Scikit-Learn dan TensorFlow—buku ini membantu Anda memperoleh pemahaman intuitif tentang konsep dan alat untuk membangun sistem cerdas.

Pembelajaran Mendalam
oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville

Buku teks Deep Learning ini adalah sumber yang dimaksudkan untuk membantu siswa dan praktisi memasuki bidang pembelajaran mesin secara umum, dan pembelajaran mendalam pada khususnya.

Gratis
Lihat buku  
Jaringan Neural dan Pembelajaran Mendalam
oleh Michael Nielsen

Buku ini memberikan latar belakang teoritis tentang jaringan saraf. Itu tidak menggunakan TensorFlow, tetapi merupakan referensi yang bagus untuk siswa yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut.

Gratis
Lihat buku  
Mempelajari TensorFlow.js
oleh Gant Laborde

Pendekatan end-to-end langsung ke dasar-dasar TensorFlow.js untuk audiens teknis yang luas. Setelah menyelesaikan buku ini, Anda akan mengetahui cara membuat dan menerapkan sistem deep learning siap produksi dengan TensorFlow.js.

Pembelajaran Mendalam dengan JavaScript
oleh Shanqing Cai, Stanley Bileschi, Eric D. Nielsen dengan Francois Chollet

Ditulis oleh penulis utama perpustakaan TensorFlow, buku ini memberikan kasus penggunaan yang menarik dan instruksi mendalam untuk aplikasi pembelajaran mendalam di JavaScript di browser Anda atau di Node.js.

Kursus online

Mengambil kursus online multi-bagian adalah cara yang baik untuk mempelajari konsep dasar ML. Banyak kursus memberikan penjelasan visual yang hebat, dan alat yang diperlukan untuk mulai menerapkan pembelajaran mesin secara langsung di tempat kerja, atau dengan proyek pribadi Anda.

Pengantar TensorFlow untuk AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam

Dikembangkan bersama tim TensorFlow, kursus ini adalah bagian dari Spesialisasi Pengembang TensorFlow dan akan mengajarkan Anda praktik terbaik untuk menggunakan TensorFlow.

Pengantar TensorFlow untuk Pembelajaran Mendalam

Dalam kursus online yang dikembangkan oleh tim TensorFlow dan Udacity ini, Anda akan mempelajari cara membuat aplikasi pembelajaran mendalam dengan TensorFlow.

Spesialisasi Pengembang TensorFlow

Dalam Spesialisasi empat kursus yang diajarkan oleh pengembang TensorFlow ini, Anda akan menjelajahi alat dan pengembang perangkat lunak yang digunakan untuk membangun algoritme bertenaga AI yang skalabel di TensorFlow.

Kursus Singkat Pembelajaran Mesin

Kursus Singkat Machine Learning dengan TensorFlow API adalah panduan belajar mandiri untuk calon praktisi machine learning. Ini menampilkan serangkaian pelajaran dengan ceramah video, studi kasus dunia nyata, dan latihan praktik langsung.

MIT 6.S191: Pengantar Pembelajaran Mendalam

Dalam kursus dari MIT ini, Anda akan memperoleh pengetahuan dasar tentang algoritme pembelajaran mendalam dan mendapatkan pengalaman praktis dalam membangun jaringan saraf di TensorFlow.

Spesialisasi Pembelajaran Mendalam

Dalam lima kursus, Anda akan mempelajari dasar-dasar Pembelajaran Mendalam, memahami cara membangun jaringan saraf, dan mempelajari cara memimpin proyek pembelajaran mesin yang sukses dan membangun karier di AI. Anda tidak hanya akan menguasai teorinya, tetapi juga melihat bagaimana penerapannya di industri.

TensorFlow: Spesialisasi Data dan Deployment

Anda telah belajar cara membuat dan melatih model. Sekarang pelajari cara menavigasi berbagai skenario penerapan dan menggunakan data secara lebih efektif untuk melatih model Anda dalam Spesialisasi empat kursus ini.

TensorFlow: Spesialisasi Teknik Tingkat Lanjut

Spesialisasi ini ditujukan untuk insinyur perangkat lunak dan ML dengan pemahaman dasar tentang TensorFlow yang ingin memperluas pengetahuan dan keahlian mereka dengan mempelajari fitur-fitur TensorFlow lanjutan untuk membangun model yang andal.

konsep matematika

Untuk mempelajari lebih dalam tentang pengetahuan ML Anda, sumber daya ini dapat membantu Anda memahami konsep matematika dasar yang diperlukan untuk kemajuan tingkat yang lebih tinggi.

Pengantar ramah untuk aljabar linier untuk ML

Pandangan luas tentang aljabar linier untuk pembelajaran mesin. Tidak pernah mengambil aljabar linier atau tahu sedikit tentang dasar-dasarnya, dan ingin merasakan bagaimana itu digunakan di ML? Maka video ini untuk Anda.

Matematika untuk Spesialisasi Pembelajaran Mesin

Spesialisasi online dari Coursera ini bertujuan untuk menjembatani kesenjangan matematika dan pembelajaran mesin, membuat Anda lebih cepat dalam matematika yang mendasarinya untuk membangun pemahaman intuitif, dan menghubungkannya dengan Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data.

Pembelajaran mendalam
oleh 3Blue1Brown

3blue1brown berpusat pada penyajian matematika dengan pendekatan visual-first. Dalam seri video ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar jaringan saraf dan cara kerjanya melalui konsep matematika.

Gratis
Lihat seri  
Inti dari Aljabar Linier
oleh 3Blue1Brown

Serangkaian video visual pendek dari 3blue1brown yang menjelaskan pemahaman geometris dari matriks, determinan, eigen-stuff, dan banyak lagi.

Gratis
Lihat seri  
Inti dari Kalkulus
oleh 3Blue1Brown

Serangkaian video visual pendek dari 3blue1brown yang menjelaskan dasar-dasar kalkulus dengan cara yang memberi Anda pemahaman yang kuat tentang teorema dasar, dan bukan hanya bagaimana persamaan bekerja.

Gratis
Lihat seri  
MIT 18.06: Aljabar Linier

Kursus pengantar dari MIT ini mencakup teori matriks dan aljabar linier. Penekanan diberikan pada topik yang akan berguna dalam disiplin lain, termasuk sistem persamaan, ruang vektor, determinan, nilai eigen, kesamaan, dan matriks pasti positif.

MIT 18.01: Kalkulus Variabel Tunggal

Kursus pengantar kalkulus dari MIT ini mencakup diferensiasi dan integrasi fungsi satu variabel, dengan aplikasi.

Melihat Teori
oleh Daniel Kunin, Jingru Guo, Tyler Dae Devlin, Daniel Xiang

Pengantar visual untuk probabilitas dan statistik.

Pengantar Pembelajaran Statistik
oleh Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, dan Rob Tibshirani

Buku ini memberikan ikhtisar yang dapat diakses tentang bidang pembelajaran statistik, perangkat penting untuk memahami dunia kumpulan data yang luas dan kompleks yang diperlukan untuk melatih model dalam pembelajaran mesin.

Gratis
Lihat buku  

Sumber daya TensorFlow

Kami telah mengumpulkan sumber daya favorit kami untuk membantu Anda memulai pustaka dan kerangka kerja TensorFlow khusus untuk kebutuhan Anda. Langsung ke bagian kami untuk TensorFlow.js , TensorFlow Lite , dan TensorFlow diperpanjang .


Anda juga dapat menelusuri TensorFlow resmi panduan dan tutorial untuk contoh terbaru dan colabs.

Yayasan Pembelajaran Mesin

Machine Learning Foundations adalah kursus pelatihan gratis tempat Anda akan mempelajari dasar-dasar membuat model yang dipelajari mesin menggunakan TensorFlow.

Gratis
Lihat seri  
TensorFlow dari Bawah ke Atas

ML Tech Talk ini dirancang untuk mereka yang mengetahui dasar-dasar Machine Learning tetapi membutuhkan gambaran umum tentang dasar-dasar TensorFlow (tensor, variabel, dan gradien tanpa menggunakan API tingkat tinggi).

Pengantar Pembelajaran Mendalam

ML Tech Talk ini mencakup pembelajaran representasi, keluarga jaringan saraf dan aplikasinya, tampilan pertama ke dalam jaringan saraf dalam, dan banyak contoh kode dan konsep dari TensorFlow.

Coding TensorFlow

Dalam seri ini, Tim TensorFlow melihat berbagai bagian TensorFlow dari perspektif pengkodean, dengan video untuk penggunaan API tingkat tinggi TensorFlow, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran terstruktur saraf, dan banyak lagi.

Gratis
Lihat seri  
Menemukan dan memecahkan masalah sehari-hari dengan pembelajaran mesin

Pelajari cara menemukan kasus penggunaan ML yang paling umum termasuk menganalisis multimedia, membuat pencarian cerdas, mengubah data, dan cara cepat membangunnya ke dalam aplikasi Anda dengan alat yang mudah digunakan.

Untuk Javascript

Jelajahi sumber terbaru di TensorFlow.js .

Mempelajari TensorFlow.js
oleh Gant Laborde

Pendekatan end-to-end langsung ke dasar-dasar TensorFlow.js untuk audiens teknis yang luas. Setelah menyelesaikan buku ini, Anda akan mengetahui cara membuat dan menerapkan sistem deep learning siap produksi dengan TensorFlow.js.

Memulai TensorFlow.js oleh TensorFlow

Seri 3 bagian yang mengeksplorasi pelatihan dan mengeksekusi model yang dipelajari mesin dengan TensorFlow.js, dan menunjukkan kepada Anda cara membuat model pembelajaran mesin dalam JavaScript yang dijalankan langsung di browser.

Gratis
Lihat seri  
TensorFlow.js: Seri Intelijen dan Pembelajaran
oleh The Coding Train

Bagian dari seri yang lebih besar tentang pembelajaran mesin dan membangun jaringan saraf, daftar putar video ini berfokus pada TensorFlow.js, API inti, dan cara menggunakan pustaka JavaScript untuk melatih dan menerapkan model ML.

Gratis
Lihat seri  

Untuk Seluler & IoT

Jelajahi sumber terbaru di TensorFlow Lite .

Pembelajaran Mesin di Perangkat

Pelajari cara membuat aplikasi ML di perangkat pertama Anda melalui jalur pembelajaran yang menyediakan panduan langkah demi langkah untuk kasus penggunaan umum termasuk klasifikasi audio, pencarian produk visual, dan banyak lagi.

Pengantar TensorFlow Lite

Pelajari cara menerapkan model pembelajaran mendalam pada perangkat seluler dan yang disematkan dengan TensorFlow Lite dalam kursus ini, yang dikembangkan oleh tim TensorFlow dan Udacity sebagai pendekatan praktis untuk penerapan model bagi pengembang perangkat lunak.

Untuk Produksi

Jelajahi sumber terbaru di TFX .

Rekayasa ML untuk penerapan ML produksi dengan TFX

Lihat langsung cara menyusun sistem pipa produksi dengan TFX. Kami akan dengan cepat membahas semuanya mulai dari akuisisi data, pembuatan model, hingga penerapan dan manajemen.

Membangun Pipa Pembelajaran Mesin
oleh Hannes Hapke, Catherine Nelson

Buku ini memandu Anda melalui langkah-langkah mengotomatiskan pipeline ML menggunakan ekosistem TensorFlow. Contoh pembelajaran mesin dalam buku ini didasarkan pada TensorFlow dan Keras, tetapi konsep inti dapat diterapkan ke kerangka kerja apa pun.

Spesialisasi Machine Learning Engineering for Production (MLOps)

Perluas kemampuan teknik produksi Anda dalam spesialisasi empat kursus ini. Pelajari cara membuat konsep, membangun, dan memelihara sistem terintegrasi yang terus beroperasi dalam produksi.

ML Pipeline di Google Cloud

Kursus lanjutan ini mencakup komponen TFX, orkestrasi dan otomatisasi pipeline, serta cara mengelola metadata ML dengan Google Cloud.

AI yang berpusat pada manusia

Saat merancang model ML, atau membuat aplikasi berbasis AI, penting untuk mempertimbangkan orang yang berinteraksi dengan produk, dan cara terbaik untuk membangun keadilan, interpretasi, privasi, dan keamanan ke dalam sistem AI ini.

Praktik AI yang bertanggung jawab

Pelajari cara mengintegrasikan praktik AI yang Bertanggung Jawab ke dalam alur kerja ML Anda menggunakan TensorFlow.

Buku panduan Orang + AI

Buku panduan dari Google ini akan membantu Anda membuat produk AI yang berpusat pada manusia. Ini akan memungkinkan Anda menghindari kesalahan umum, merancang pengalaman luar biasa, dan fokus pada orang-orang saat Anda membangun aplikasi berbasis AI.

Pengantar Keadilan dalam modul Pembelajaran Mesin

Modul satu jam dalam MLCC Google ini memperkenalkan siswa pada berbagai jenis bias manusia yang dapat terwujud dalam data pelatihan, serta strategi untuk mengidentifikasi, dan mengevaluasi pengaruhnya.