שלוט בדרכך
כדי להיות מומחה בלימוד מכונה, תחילה עליך בסיס חזק בארבעה תחומי למידה : קידוד, מתמטיקה, תורת ה- ML וכיצד לבנות פרויקט ML משלך מההתחלה ועד הסוף.
התחל בתכניות הלימוד האוצרות של TensorFlow לשיפור ארבע המיומנויות הללו, או בחר מסלול למידה משלך על ידי חקר ספריית המשאבים שלנו למטה.
ארבעת התחומים של חינוך ללימוד מכונה
כשמתחילים את הדרך החינוכית שלך, חשוב להבין תחילה כיצד ללמוד ML. פרצנו את תהליך הלמידה לארבעה תחומי ידע, כאשר כל תחום מספק קטע בסיסי של חידת ה- ML. כדי לעזור לך בדרך שלך, זיהינו ספרים, סרטונים וקורסים מקוונים שיעודדו את היכולות שלך ויכינו אותך להשתמש ב- ML לפרויקטים שלך. התחל עם תוכניות הלימוד המודרכות שלנו שנועדו להגדיל את הידע שלך, או בחר בדרך משלך על ידי חקר ספריית המשאבים שלנו.
תוכניות לימוד TensorFlow
התחל ללמוד באחד מתוכני הלימוד המודרכים שלנו המכיל קורסים, ספרים וסרטונים מומלצים.
למד את היסודות של ML עם אוסף ספרים וקורסים מקוונים. יכירו לך ML עם סקיקיט-לימוד, מודרכים באמצעות למידה עמוקה באמצעות TensorFlow 2.0, ואז תהיה לך ההזדמנות לתרגל את מה שאתה לומד בעזרת מדריכים למתחילים.
ברגע שאתה מבין את היסודות של למידת מכונה, קח את היכולות שלך לשלב הבא על ידי צלילה להבנה תיאורטית של רשתות עצביות, למידה עמוקה ושיפור הידע שלך לגבי מושגי המתמטיקה הבסיסיים.
למד את היסודות של פיתוח מודלים של למידת מכונה ב- JavaScript, וכיצד לפרוס ישירות בדפדפן. תוכלו לקבל מבוא ברמה גבוהה על למידה עמוקה ועל הדרך להתחיל לעבוד עם TensorFlow.js באמצעות תרגילים מעשיים.
משאבים חינוכיים
בחר מסלול למידה משלך וחקור ספרים, קורסים, סרטונים ותרגילים המומלצים על ידי צוות TensorFlow כדי ללמד אותך את היסודות של ML.
ספרים
קריאה היא אחת הדרכים הטובות ביותר להבין את יסודות ה- ML ולמידה עמוקה. ספרים יכולים לתת לך את ההבנה התיאורטית הדרושה כדי לעזור לך ללמוד מושגים חדשים במהירות רבה יותר בעתיד.
ספר היכרות זה מספק גישה קוד ראשונית ללמוד כיצד ליישם את תרחישי ה- ML הנפוצים ביותר, כגון ראיית מחשב, עיבוד שפה טבעית (NLP), ומודלי רצפים עבור זמן ריצה באינטרנט, נייד, ענן ומוטמע.
בעזרת דוגמאות קונקרטיות, תיאוריה מינימלית ושתי מסגרות פיתון מוכנות לייצור - Scikit-Learn ו- TensorFlow - ספר זה מסייע לך להשיג הבנה אינטואיטיבית של המושגים והכלים לבניית מערכות חכמות.
ספר לימוד עמוק זה הוא משאב המיועד לסייע לתלמידים ומתרגלים להיכנס לתחום למידת מכונה בכלל, ולמידה עמוקה בפרט.
ספר זה מספק רקע תיאורטי ברשתות עצביות. הוא אינו משתמש ב- TensorFlow, אך מהווה התייחסות נהדרת לסטודנטים המעוניינים ללמוד עוד.
נכתב על ידי המחברים העיקריים של ספריית TensorFlow, ספר זה מספק מקרי שימוש מרתקים והדרכה מעמיקה ליישומי למידה עמוקה ב- JavaScript בדפדפן שלך או ב- Node.
קורסים מקוונים מרובי חלקים
השתלמות בקורס מקוון מרובה חלקים היא דרך טובה ללמוד את המושגים הבסיסיים של ML. קורסים רבים מספקים מסבירים חזותיים נהדרים, והכלים הדרושים כדי להתחיל ליישם למידת מכונה ישירות בעבודה, או עם הפרויקטים האישיים שלך.
למדת כיצד לבנות ולהכשיר מודלים. כעת למד לנווט בתרחישים שונים של פריסה ולהשתמש בנתונים בצורה יעילה יותר לאימון המודל שלך בהתמחות בת ארבע מנות.
פותח בשיתוף פעולה עם צוות TensorFlow, קורס זה הוא חלק מהתמחות TensorFlow בפועל וילמד אותך שיטות עבודה מומלצות לשימוש ב- TensorFlow.
בקורס מקוון זה שפותח על ידי צוות TensorFlow ו- Udacity, תלמד כיצד לבנות יישומי למידה עמוקה באמצעות TensorFlow.
בהתמחות ארבע-מנות זו שלימד מפתח TensorFlow, תחקור את הכלים ומפתחי התוכנה שמשמשים אותם לבניית אלגוריתמים הניתנים להרחבה המונעים על-ידי AI ב- TensorFlow.
בחמישה קורסים תלמד את יסודות הלמידה העמוקה, תבין כיצד לבנות רשתות עצביות ולמד כיצד להוביל פרויקטים מצליחים של למידת מכונה ולבנות קריירה בתחום ה- AI. תוכלו לשלוט לא רק בתיאוריה, אלא גם לראות כיצד היא מיושמת בתעשייה.
קורס זה מהווה צלילה עמוקה לפרטי ארכיטקטורות למידה עמוקה תוך התמקדות בלימוד מודלים מקצה לקצה למשימות ראיית מחשב, במיוחד סיווג תמונה. חקור סרטוני הרצאות, שקופיות והערות סילבוס קודמות מהאיטרציות הקודמות של הקורס.
בקורס זה מ- MIT תוכלו לרכוש ידע בסיסי באלגוריתמי למידה עמוקה ולקבל ניסיון מעשי בבניית רשתות עצביות ב- TensorFlow.
משאבים אחרים
עבור מפתחי מובנים ורשתות ומשתמשים המעוניינים לבנות צינורות ייצור, אספנו את המשאבים המועדפים עלינו שיעזרו לך להתחיל, כולל ספריות TensorFlow ומסגרות ספציפיות לצרכים שלך.
באמצעות deeplearn.js, גלה כיצד מערכות למידה עמוקה לומדות ובדוק כיצד הן חושבות.
סדרה בת 3 חלקים הבוחנת הן אימונים והן ביצוע מודלים שנלמדו במכונה באמצעות TensorFlow.js, ומראה כיצד ליצור מודל למידת מכונה ב- JavaScript המבוצע ישירות בדפדפן.
חלק מסדרה גדולה יותר על למידת מכונה ובניית רשתות עצביות, רשימת השמעת וידאו זו מתמקדת ב- TensorFlow.js, ה- API המרכזי וכיצד להשתמש בספריית JavaScript להכשרה ולפריסה של דגמי ML.
סדרה זו מציגה את הרעיון של רשתות עצביות מלאכותיות בצד הלקוח. למדו אודות ארכיטקטורות למידה עמוקה של שרת לקוח, המרת מודלים של Keras למודלים של TFJS, הגשת מודלים עם Node.js, הדרכה והעברת למידה בדפדפן ועוד.
סדרה בת חמישה חלקים מצוות TensorFlow העושה שימוש ב- TensorFlow Extended (TFX) ליצירת צינורות ML ייצור משלך.
הפעלה זו של Google I / O תביא לחוסר שינוי באפשרויות השונות הזמינות לשימוש בלמידה ממוחשבת לשיפור אפליקציות סלולריות ומכשירי קצה. למד כיצד ניתן להשתמש ב- TensorFlow Lite להכשרת דגמים וכיצד להשתמש בהם במגוון מכשירים.
מושגי מתמטיקה
כדי להעמיק עם הידע שלך ב- ML, משאבים אלה יכולים לעזור לך להבין את מושגי המתמטיקה הבסיסיים הדרושים לקידום ברמה גבוהה יותר.
קורס קריסת למידה ממוחשבת עם ממשקי API של TensorFlow הוא מדריך לימוד עצמי למתאמנים לשאילת מכונה. הוא כולל סדרת שיעורים עם הרצאות וידאו, מקרי מקרה אמיתיים ותרגילי תרגול מעשיים.
התמחות מקוונת זו של Coursera שואפת לגשר על הפער של מתמטיקה ולמידת מכונה, להעלות אתכם במהירות במתמטיקה הבסיסית לבניית הבנה אינטואיטיבית, ולקשר אותה ללמידת מכונה ומדע נתונים.
3blue1brown מתרכז סביב הצגת מתמטיקה בגישה חזותית ראשונה. בסדרת וידיאו זו תלמד את היסודות של רשת עצבית וכיצד היא פועלת באמצעות מושגים במתמטיקה.
סדרת קטעי וידאו חזותיים קצרים מ- 3blue1brown המסבירים את ההבנה הגאומטרית של מטריצות, דטרמיננטים, חומר עצמי ועוד.
סדרת סרטונים קצרים ויזואליים מבית 3blue1brown המסבירים את יסודות החשבון באופן שנותן לך הבנה חזקה של משפטי היסוד, ולא רק כיצד המשוואות עובדות.
קורס מבוא זה מ- MIT עוסק בתורת המטריצות ובאלגברה לינארית. ניתן דגש על נושאים שיועילו לדיסציפלינות אחרות, כולל מערכות משוואות, רווחים וקטוריים, דטרמיננטים, ערכים עצמיים, דמיון ומטריצות מוגדרות חיוביות.
קורס חישוב מבוא זה מ- MIT מכסה בידול ושילוב פונקציות של משתנה אחד, עם יישומים.
ספר זה מספק סקירה נגישה של תחום הלמידה הסטטיסטית, ערכת כלים חיונית להבנת העולם העצום והמורכב של מערכי הנתונים הדרושים להכשרת מודלים בלימוד מכונה.
AI ממוקד אנושי
בעת תכנון מודל ML או בניית יישומים מונעי AI, חשוב לקחת בחשבון את האנשים שמתקשרים עם המוצר ואת הדרך הטובה ביותר לבנות הוגנות, פרשנות, פרטיות ואבטחה במערכות AI אלה.
ספר הדרכה זה של גוגל יעזור לכם לבנות מוצרי AI ממוקדי אנוש. זה יאפשר לך להימנע מטעויות נפוצות, לעצב חוויות מצוינות ולהתמקד באנשים בזמן שאתה בונה יישומים מונעי AI.
מודול זה בן שעה ב- MLCC של גוגל מציג בפני הלומדים סוגים שונים של הטיות אנושיות שיכולים להתבטא בנתוני אימון, כמו גם אסטרטגיות לזיהוי והערכת השפעותיהם.