Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.

Làm chủ con đường của bạn

Để trở thành một chuyên gia trong học máy, trước tiên bạn cần có một nền tảng vững chắc trong bốn lĩnh vực học tập : mã hóa, toán, lý thuyết ML, và làm thế nào để xây dựng dự án ML của riêng bạn từ đầu đến cuối.

Bắt đầu với TensorFlow của chương trình đào tạo phát được quản lý để cải thiện bốn kỹ năng, hoặc lựa chọn con đường học tập của riêng bạn bằng cách khám phá của chúng tôi thư viện tài nguyên dưới đây.

Bốn lĩnh vực của giáo dục máy học

Khi bắt đầu con đường học vấn của bạn, điều quan trọng đầu tiên là phải hiểu cách học ML. Chúng tôi đã chia quá trình học tập thành bốn lĩnh vực kiến ​​thức, với mỗi lĩnh vực cung cấp một phần cơ bản của câu đố ML. Để giúp bạn trên con đường của mình, chúng tôi đã xác định sách, video và các khóa học trực tuyến sẽ nâng cao khả năng của bạn và chuẩn bị cho bạn sử dụng ML cho các dự án của mình. Bắt đầu với các chương trình giảng dạy có hướng dẫn của chúng tôi được thiết kế để nâng cao kiến ​​thức của bạn hoặc chọn con đường của riêng bạn bằng cách khám phá thư viện tài nguyên của chúng tôi.

  • Kỹ năng mã hóa: Xây dựng mô hình ML liên quan đến nhiều hơn chỉ biết ML khái niệm-nó đòi hỏi mã hóa để làm công tác quản lý dữ liệu, thông số điều chỉnh, và phân tích kết quả cần thiết để kiểm tra và tối ưu hóa mô hình của bạn.

  • Toán và số liệu thống kê: ML là một môn toán nặng, vì vậy nếu bạn có kế hoạch để thay đổi mô hình ML hoặc xây dựng mới từ đầu, làm quen với các khái niệm toán học cơ bản là rất quan trọng để quá trình này.

  • ML lý thuyết: Biết những điều cơ bản của lý thuyết ML sẽ cung cấp cho bạn một nền tảng để xây dựng trên, và giúp bạn khắc phục sự cố khi họ gặp khó khăn.

  • Xây dựng các dự án của riêng bạn: Bắt tay vào kinh nghiệm với ML là cách tốt nhất để đưa kiến thức của bạn để thử nghiệm, vì vậy đừng ngại bổ nhào vào đầu với một đơn giản colab hoặc hướng dẫn để có được một số thực hành.

TensorFlow chương trình giảng dạy

Bắt đầu học với một trong các chương trình giảng dạy có hướng dẫn của chúng tôi chứa các khóa học, sách và video được đề xuất.

Cho những người mới bắt đầu
Kiến thức cơ bản về học máy với TensorFlow

Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về ML với bộ sưu tập sách và các khóa học trực tuyến này. Bạn sẽ được giới thiệu về ML với scikit-learning, được hướng dẫn thông qua học sâu bằng TensorFlow 2.0, và sau đó bạn sẽ có cơ hội thực hành những gì bạn học với các hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu.

Đối với trình độ trung cấp & chuyên gia
Học máy lý thuyết và nâng cao với TensorFlow

Sau khi bạn hiểu kiến ​​thức cơ bản về học máy, hãy nâng khả năng của bạn lên một tầm cao mới bằng cách đi sâu vào hiểu biết lý thuyết về mạng nơ-ron, học sâu và nâng cao kiến ​​thức của bạn về các khái niệm toán học cơ bản.

Cho những người mới bắt đầu
Chuyên môn: Kiến thức cơ bản về TensorFlow để phát triển JavaScript

Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về phát triển mô hình học máy trong JavaScript và cách triển khai trực tiếp trong trình duyệt. Bạn sẽ được giới thiệu cấp cao về học sâu và cách bắt đầu với TensorFlow.js thông qua các bài tập thực hành.

Phương pháp giáo dục

Chọn lộ trình học tập của riêng bạn và khám phá sách, khóa học, video và bài tập được nhóm TensorFlow đề xuất để dạy bạn nền tảng của ML.

Sách  
Các khóa học trực tuyến  
Khái niệm toán học  
Tài nguyên TF  
AI lấy con người làm trung tâm  

Sách

Đọc là một trong những cách tốt nhất để hiểu nền tảng của ML và học sâu. Sách có thể cung cấp cho bạn sự hiểu biết lý thuyết cần thiết để giúp bạn học các khái niệm mới nhanh hơn trong tương lai.

AI và Học máy dành cho người lập trình
bởi Laurence Moroney

Cuốn sách giới thiệu này cung cấp phương pháp tiếp cận đầu tiên bằng mã để tìm hiểu cách triển khai các kịch bản ML phổ biến nhất, chẳng hạn như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mô hình trình tự cho web, thiết bị di động, đám mây và thời gian chạy được nhúng.

Học sâu với Python
bởi Francois Chollet

Cuốn sách này là phần giới thiệu thực tế và thực tế về Học sâu với Keras.

Học máy thực hành với Scikit-Learn, Keras và TensorFlow
bởi Aurélien Géron

Sử dụng các ví dụ cụ thể, lý thuyết tối thiểu và hai khung Python sẵn sàng cho sản xuất — Scikit-Learn và TensorFlow — cuốn sách này giúp bạn hiểu trực quan về các khái niệm và công cụ để xây dựng hệ thống thông minh.

Học kĩ càng
bởi Ian Goodfellow, Yoshua Bengio và Aaron Courville

Sách giáo khoa Deep Learning này là một nguồn tài liệu nhằm giúp sinh viên và các học viên tham gia vào lĩnh vực máy học nói chung và học sâu nói riêng.

Miễn phí
Xem sách  
Mạng thần kinh và học sâu
bởi Michael Nielsen

Cuốn sách này cung cấp một nền tảng lý thuyết về mạng nơ-ron. Nó không sử dụng TensorFlow, nhưng là một tài liệu tham khảo tuyệt vời cho những sinh viên muốn tìm hiểu thêm.

Miễn phí
Xem sách  
Học TensorFlow.js
bởi Gant Laborde

Một cách tiếp cận thực hành từ đầu đến cuối đối với các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow.js dành cho đối tượng kỹ thuật rộng rãi. Sau khi hoàn thành cuốn sách này, bạn sẽ biết cách xây dựng và triển khai các hệ thống học sâu sẵn sàng cho sản xuất với TensorFlow.js.

Học sâu với JavaScript
của Shanqing Cai, Stanley Bileschi, Eric D. Nielsen với Francois Chollet

Được viết bởi các tác giả chính của thư viện TensorFlow, cuốn sách này cung cấp các trường hợp sử dụng hấp dẫn và hướng dẫn chuyên sâu cho các ứng dụng học sâu bằng JavaScript trong trình duyệt của bạn hoặc trên Node.

Các khóa học trực tuyến

Tham gia một khóa học trực tuyến gồm nhiều phần là một cách tốt để học các khái niệm cơ bản về ML. Nhiều khóa học cung cấp các giải thích trực quan tuyệt vời và các công cụ cần thiết để bắt đầu áp dụng học máy trực tiếp tại nơi làm việc hoặc với các dự án cá nhân của bạn.

Giới thiệu về TensorFlow cho AI, ML và Deep Learning

Được phát triển với sự cộng tác của nhóm TensorFlow, khóa học này là một phần của Chuyên môn dành cho nhà phát triển TensorFlow và sẽ hướng dẫn bạn các phương pháp hay nhất để sử dụng TensorFlow.

Giới thiệu về TensorFlow để học sâu

Trong khóa học trực tuyến do nhóm TensorFlow và Udacity phát triển, bạn sẽ học cách xây dựng các ứng dụng học sâu với TensorFlow.

Miễn phí
Xem khóa học  
Chuyên môn dành cho nhà phát triển TensorFlow

Trong Chuyên môn bốn khóa học này do một nhà phát triển TensorFlow giảng dạy, bạn sẽ khám phá các công cụ và nhà phát triển phần mềm sử dụng để xây dựng các thuật toán hỗ trợ AI có thể mở rộng trong TensorFlow.

Khóa học về sự cố máy học

Khóa học về sự cố máy học với các API TensorFlow là một hướng dẫn tự học dành cho những người thực hành máy học có nguyện vọng. Nó có một loạt các bài học với các bài giảng video, các nghiên cứu tình huống trong thế giới thực và các bài tập thực hành.

Miễn phí
Xem khóa học  
MIT 6.S191: Giới thiệu về Học sâu

Trong khóa học này từ MIT, bạn sẽ có được kiến ​​thức nền tảng về các thuật toán học sâu và có được kinh nghiệm thực tế trong việc xây dựng mạng nơ-ron trong TensorFlow.

Miễn phí
Xem khóa học  
Chuyên môn học sâu

Trong năm khóa học, bạn sẽ tìm hiểu nền tảng của Học sâu, hiểu cách xây dựng mạng thần kinh và học cách dẫn dắt các dự án học máy thành công và xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Bạn sẽ không chỉ nắm vững lý thuyết, mà còn xem nó được áp dụng như thế nào trong ngành công nghiệp.

TensorFlow: Chuyên môn hóa dữ liệu và triển khai

Bạn đã học cách xây dựng và đào tạo các mô hình. Bây giờ, hãy tìm hiểu cách điều hướng các tình huống triển khai khác nhau và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn để đào tạo mô hình của bạn trong Chuyên môn bốn khóa học này.

TensorFlow: Chuyên môn hóa kỹ thuật nâng cao

Chuyên môn này dành cho các kỹ sư phần mềm và ML có hiểu biết cơ bản về TensorFlow, những người đang tìm cách mở rộng kiến ​​thức và bộ kỹ năng của mình bằng cách học các tính năng nâng cao của TensorFlow để xây dựng các mô hình mạnh mẽ.

Khái niệm toán học

Để tìm hiểu sâu hơn về kiến ​​thức ML của bạn, những tài nguyên này có thể giúp bạn hiểu các khái niệm toán học cơ bản cần thiết để nâng cao trình độ.

Giới thiệu thân thiện về đại số tuyến tính cho ML

Một cái nhìn toàn cảnh về đại số tuyến tính cho máy học. Chưa bao giờ học đại số tuyến tính hoặc biết một chút về những điều cơ bản, và muốn cảm nhận về cách nó được sử dụng trong ML? Sau đó, video này là dành cho bạn.

Miễn phí
Xem video  
Toán học cho Chuyên ngành Máy học

Chuyên môn trực tuyến này của Coursera nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa toán học và học máy, giúp bạn bắt kịp tốc độ toán học cơ bản để xây dựng sự hiểu biết trực quan và liên hệ nó với Học máy và Khoa học dữ liệu.

Học kĩ càng
bởi 3Blue1Brown

3blue1brown tập trung vào việc trình bày toán học với phương pháp tiếp cận trực quan trước tiên. Trong loạt video này, bạn sẽ tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về mạng nơ-ron và cách nó hoạt động thông qua các khái niệm toán học.

Miễn phí
Xem loạt phim  
Bản chất của Đại số tuyến tính
bởi 3Blue1Brown

Một loạt video ngắn, trực quan từ 3blue1brown giải thích sự hiểu biết về hình học của ma trận, định thức, eigen và hơn thế nữa.

Miễn phí
Xem loạt phim  
Bản chất của Giải tích
bởi 3Blue1Brown

Một loạt video ngắn, trực quan từ 3blue1brown giải thích các nguyên tắc cơ bản của phép tính giải tích theo cách giúp bạn hiểu rõ hơn về các định lý cơ bản chứ không chỉ cách hoạt động của các phương trình.

Miễn phí
Xem loạt phim  
MIT 18.06: Đại số tuyến tính

Khóa học nhập môn này của MIT bao gồm lý thuyết ma trận và đại số tuyến tính. Nhấn mạnh vào các chủ đề sẽ hữu ích trong các lĩnh vực khác, bao gồm hệ phương trình, không gian vectơ, định thức, giá trị riêng, độ tương tự và ma trận xác định dương.

Miễn phí
Xem khóa học  
MIT 18.01: Phép tính một biến duy nhất

Khóa học giải tích nhập môn này của MIT bao gồm sự khác biệt và tích hợp các hàm của một biến, với các ứng dụng.

Miễn phí
Xem khóa học  
Xem lý thuyết
bởi Daniel Kunin, Jingru Guo, Tyler Dae Devlin, Daniel Xiang

Giới thiệu trực quan về xác suất và thống kê.

Miễn phí
Tìm hiểu thêm  
Giới thiệu về Học thống kê
bởi Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie và Rob Tibshirani

Cuốn sách này cung cấp một cái nhìn tổng quan dễ tiếp cận về lĩnh vực thống kê học, một bộ công cụ cần thiết để hiểu thế giới rộng lớn và phức tạp của các bộ dữ liệu cần thiết để đào tạo các mô hình trong học máy.

Miễn phí
Xem sách  

Tài nguyên TensorFlow

Chúng tôi đã tập hợp các tài nguyên yêu thích của mình để giúp bạn bắt đầu với các thư viện và khuôn khổ TensorFlow cụ thể cho nhu cầu của bạn. Chuyển đến phần chúng tôi cho TensorFlow.js , TensorFlow Lite , và TensorFlow mở rộng .


Bạn cũng có thể duyệt TensorFlow chính thức hướng dẫnhướng dẫn cho các ví dụ mới nhất và colabs.

Cơ sở Máy học

Cơ sở Máy học là một khóa đào tạo miễn phí, nơi bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về việc xây dựng các mô hình máy học bằng cách sử dụng TensorFlow.

Miễn phí
Xem loạt phim  
TensorFlow từ mặt đất lên

ML Tech Talk này được thiết kế cho những người biết kiến ​​thức cơ bản về Học máy nhưng cần có cái nhìn tổng quan về các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow (tensor, biến và gradient mà không cần sử dụng API cấp cao).

Miễn phí
Xem video  
Giới thiệu về Học sâu

ML Tech Talk này bao gồm việc học đại diện, các họ mạng nơ-ron và các ứng dụng của chúng, cái nhìn đầu tiên bên trong một mạng nơ-ron sâu và nhiều ví dụ và khái niệm mã từ TensorFlow.

Miễn phí
Xem video  
Mã hóa TensorFlow

Trong loạt bài này, Nhóm TensorFlow xem xét các phần khác nhau của TensorFlow từ góc độ mã hóa, với các video sử dụng API cấp cao của TensorFlow, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học có cấu trúc thần kinh và hơn thế nữa.

Miễn phí
Xem loạt phim  
Phát hiện và giải quyết các vấn đề hàng ngày bằng máy học

Tìm hiểu cách phát hiện các trường hợp sử dụng ML phổ biến nhất bao gồm phân tích đa phương tiện, xây dựng tìm kiếm thông minh, chuyển đổi dữ liệu và cách nhanh chóng xây dựng chúng thành ứng dụng của bạn bằng các công cụ thân thiện với người dùng.

Miễn phí
Xem video  

Đối với Javascript

Khám phá những nguồn lực mới nhất tại TensorFlow.js .

Học TensorFlow.js
bởi Gant Laborde

Phương pháp tiếp cận thực hành từ đầu đến cuối đối với các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow.js dành cho đối tượng kỹ thuật rộng rãi. Sau khi hoàn thành cuốn sách này, bạn sẽ biết cách xây dựng và triển khai các hệ thống học sâu sẵn sàng cho sản xuất với TensorFlow.js.

Bắt đầu với TensorFlow.js bởi TensorFlow

Loạt bài gồm 3 phần khám phá cả đào tạo và thực thi các mô hình máy học với TensorFlow.js, đồng thời hướng dẫn bạn cách tạo mô hình máy học trong JavaScript thực thi trực tiếp trong trình duyệt.

Miễn phí
Xem loạt phim  
TensorFlow.js: Series Trí tuệ và Học tập
bởi The Coding Train

Là một phần của loạt bài lớn hơn về máy học và xây dựng mạng nơ-ron, danh sách phát video này tập trung vào TensorFlow.js, API cốt lõi và cách sử dụng thư viện JavaScript để đào tạo và triển khai các mô hình ML.

Miễn phí
Xem loạt phim  

Dành cho di động & IoT

Khám phá những nguồn lực mới nhất tại TensorFlow Lite .

Học máy trên thiết bị

Tìm hiểu cách tạo ứng dụng ML trên thiết bị đầu tiên của bạn thông qua các lộ trình học tập cung cấp hướng dẫn từng bước cho các trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm phân loại âm thanh, tìm kiếm sản phẩm trực quan, v.v.

Giới thiệu về TensorFlow Lite

Tìm hiểu cách triển khai mô hình học sâu trên thiết bị di động và nhúng với TensorFlow Lite trong khóa học này, được phát triển bởi nhóm TensorFlow và Udacity như một cách tiếp cận thực tế để triển khai mô hình cho các nhà phát triển phần mềm.

Miễn phí
Xem khóa học  

Cho việc sản xuất

Khám phá những nguồn lực mới nhất tại TFX .

Kỹ thuật ML để triển khai ML sản xuất với TFX

Xem thực tế cách kết hợp hệ thống đường ống sản xuất với TFX. Chúng tôi sẽ nhanh chóng bao gồm mọi thứ từ thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, đến triển khai và quản lý.

Miễn phí
Xem video  
Xây dựng đường ống học máy
bởi Hannes Hapke, Catherine Nelson

Cuốn sách này hướng dẫn bạn qua các bước tự động hóa đường ống ML bằng hệ sinh thái TensorFlow. Các ví dụ về học máy trong cuốn sách này dựa trên TensorFlow và Keras, nhưng các khái niệm cốt lõi có thể được áp dụng cho bất kỳ khuôn khổ nào.

Chuyên ngành Kỹ thuật Máy học cho Sản xuất (MLOps)

Mở rộng khả năng kỹ thuật sản xuất của bạn trong chuyên môn bốn khóa học này. Tìm hiểu cách lên ý tưởng, xây dựng và duy trì các hệ thống tích hợp hoạt động liên tục trong sản xuất.

Đường ống ML trên Google Cloud

Khóa học nâng cao này bao gồm các thành phần TFX, tự động hóa và điều phối đường ống cũng như cách quản lý siêu dữ liệu ML với Google Cloud.

AI lấy con người làm trung tâm

Khi thiết kế mô hình ML hoặc xây dựng các ứng dụng dựa trên AI, điều quan trọng là phải xem xét những người tương tác với sản phẩm và cách tốt nhất để xây dựng tính công bằng, khả năng diễn giải, quyền riêng tư và bảo mật cho các hệ thống AI này.

Thực hành AI có trách nhiệm

Tìm hiểu cách tích hợp các phương pháp thực hành AI có trách nhiệm vào quy trình làm việc ML của bạn bằng cách sử dụng TensorFlow.

Miễn phí
Tìm hiểu thêm  
Sách hướng dẫn về Con người + AI

Cuốn sách hướng dẫn này của Google sẽ giúp bạn xây dựng các sản phẩm AI lấy con người làm trung tâm. Nó sẽ cho phép bạn tránh những lỗi thường gặp, thiết kế trải nghiệm tuyệt vời và tập trung vào mọi người khi bạn xây dựng các ứng dụng dựa trên AI.

Miễn phí
Tìm hiểu thêm  
Giới thiệu về Công bằng trong mô-đun Học máy

Mô-đun kéo dài một giờ này trong MLCC của Google giới thiệu cho người học các kiểu thành kiến ​​khác nhau của con người có thể biểu hiện trong dữ liệu đào tạo, cũng như các chiến lược để xác định và đánh giá tác động của chúng.

Miễn phí
Tìm hiểu thêm