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循序漸進的學習之路

想成為機器學習方面的專家,首先必須在 四個學習領域 打下穩固的基礎:程式設計、數學、機器學習理論、如何完整建置機器學習專案。

從 TensorFlow 的 精選課程 開始入門,加強這四個技能,或瀏覽下面的 資源庫 選擇自己的學習路徑。

機器學習教學的四大領域

踏上學習之路時,請務必先瞭解如何自學機器學習。我們將學習過程分為四個知識領域,每個領域都是機器學習不可或缺的一部分。為協助你更快上手,我們找了一些書籍、影片和線上課程來提升你的能力,讓你做好準備,在專案中運用機器學習。我們的引導式課程旨在提升你的知識,因此可以先從這裡著手,或是探索我們的資源庫,選擇自己的學習路徑。

  • 程式設計技能:想要建構機器學習模型,不僅僅需要瞭解機器學習概念,還需要搭配程式設計,才能管理資料、微調參數,並剖析相關結果以利進行模型測試及最佳化。

  • 數學與統計:機器學習是一門與數學息息相關的學科,因此如果你打算修改機器學習模型或從頭建構全新模型,那麼過程中勢必得掌握基礎數學概念。

  • 機器學習理論:瞭解機器學習理論的基本知識將為你奠定基礎,並協助你在發生狀況時排解問題。

  • Build your own projects: Getting hands on experience with ML is the best way to put your knowledge to the test, so don't be afraid to dive in early with a simple colab or tutorial to get some practice.

TensorFlow 課程

我們的引導式學程包含推薦課程、書籍和影片,你可以從任何一項開始學習。

適合新手
TensorFlow 機器學習基本知識

Learn the basics of ML with this collection of books and online courses. You will be introduced to ML and guided through deep learning using TensorFlow 2.0. Then you will have the opportunity to practice what you learn with beginner tutorials.

適合中級使用者和專家
TensorFlow 機器學習理論與進階知識

瞭解機器學習的基本要點後,即可深入探討類神經網路和深度學習的理論知識,並加強對基礎數學概念的瞭解,讓自身能力更上一層樓。

適合新手
TensorFlow for JavaScript development

瞭解使用 JavaScript 開發機器學習模型的基本知識,以及如何直接在瀏覽器中進行部署。課程會介紹深度學習概論,並附帶練習題引領學員實際動手使用 TensorFlow.js。

教育資源

選擇專屬學習路徑,探索 TensorFlow 團隊推薦的書籍、課程、影片和練習活動,從中掌握機器學習的基礎知識。

書籍

閱讀是理解機器學習和深度學習基礎知識的最佳方法之一。書籍可以提供必要的理論知識,協助你往後更快地學習新概念。

AI and Machine Learning for Coders
by Laurence Moroney

這本介紹書提供以程式碼為優先的方法,讓你瞭解如何導入最常見的機器學習情境,例如電腦視覺、自然語言處理 (NLP),以及建立用於網路、行動、雲端和嵌入執行階段的序列模型。

Deep Learning with Python
by Francois Chollet

本書是使用 Keras 進行深度學習的實作入門指南。

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
by Aurélien Géron

本書使用具體範例、極小理論和兩個可用於實際工作環境的 Python 架構 (Scikit-Learn 及 TensorFlow),讓你輕鬆掌握建構智慧系統的概念和工具。

Deep Learning
by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville

本深度學習教科書意在幫助學生和從業人員瞭解機器學習領域概論,特別是深度學習這個主題。

Neural Networks and Deep Learning
by Michael Nielsen

本書提供了有關類神經網路的理論背景。書中未使用到 TensorFlow,但對有興趣瞭解詳情的學生來說是很棒的參考資料。

Learning TensorFlow.js
by Gant Laborde

A hands-on end-to-end approach to TensorFlow.js fundamentals for a broad technical audience. Once you finish this book, you'll know how to build and deploy production-ready deep learning systems with TensorFlow.js.

Deep Learning with JavaScript
by Shanqing Cai, Stanley Bileschi, Eric D. Nielsen with Francois Chollet

本書是由 TensorFlow 程式庫的主要作者群所著,針對在瀏覽器或節點上以 JavaScript 進行深度學習的應用程式,提供有趣的使用案例和深入的操作說明。

Online courses

參加多單元線上課程是瞭解機器學習基本概念的好方法。許多課程都提供了絕佳的視覺化講解,還有在工作或個人專案中直接開始應用機器學習所需要的工具。

Intro to TensorFlow for AI, ML, and Deep Learning

Developed in collaboration with the TensorFlow team, this course is part of the TensorFlow Developer Specialization and will teach you best practices for using TensorFlow.

Intro to TensorFlow for Deep Learning

在這門由 TensorFlow 團隊和 Udacity 合作開發的線上課程中,你將瞭解如何使用 TensorFlow 建構深度學習應用程式。

TensorFlow Developer Specialization

在這四門由 TensorFlow 開發人員講授的專項課程中,你將探索開發人員在 TensorFlow 中使用哪些工具和軟體來打造可擴充的 AI 技術演算法。

Machine Learning Crash Course

TensorFlow API 機器學習密集課程是一套自學指南,歡迎有志投身機器學習領域的從業人員參閱,課程包含一系列的視訊講座、實際個案研究和操作練習。

MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning

在這門 MIT 課程中,你可以從中獲得深度學習演算法基礎知識,以及使用 TensorFlow 打造類神經網路的實務經驗。

Deep Learning Specialization

在這五門課程中,你將學到深度學習的基礎、瞭解如何打造類神經網路,並學習如何成功帶領機器學習專案,以及開創 AI 事業。不僅可以掌握理論,還能一窺業界的應用情形。

TensorFlow: Data and Deployment Specialization

如果你已瞭解如何建構並訓練模型,現在可進入這四堂專項課程,以熟悉各種部署情境,並瞭解如何更有效地使用資料訓練模型。

TensorFlow: Advanced Techniques Specialization

This specialization is for software and ML engineers with a foundational understanding of TensorFlow who are looking to expand their knowledge and skill set by learning advanced TensorFlow features to build powerful models.

數學概念

這些資源可以幫助你理解進階學習所需的基礎數學概念,以便更深入瞭解機器學習知識。

A friendly introduction to linear algebra for ML

A bird's-eye view of linear algebra for machine learning. Never taken linear algebra or know a little about the basics, and want to get a feel for how it's used in ML? Then this video is for you.

Mathematics for Machine Learning Specialization

Coursera 這項線上專項課程旨在彌補數學和機器學習之間的鴻溝,讓你快速掌握基礎數學以建立直覺式的理解,並將其與機器學習和資料科學相互連結。

Deep learning
by 3Blue1Brown

3blue1brown 主打透過視覺效果展現數學的奧妙。這一系列影片將帶領你學習類神經網路的基本知識,以及如何將數學概念運用其中。

Essence of Linear Algebra
by 3Blue1Brown

3blue1brown 提供的一系列視覺化短片,講解矩陣、行列式、本徵向量等的幾何意義。

Essence of Calculus
by 3Blue1Brown

3blue1brown 提供的一系列視覺化短片,以精彩明瞭的方式講解微積分的基本原理,讓觀眾深刻理解基本定理,而不只是簡單說明運算方式而已。

MIT 18.06: Linear Algebra

MIT 的這堂入門課程介紹了矩陣理論和線性代數。課程主軸著重於在其他學科中也很實用的主題,包括聯立方程式、向量空間、行列式、特徵值、相似性和正定矩陣。

MIT 18.01: Single Variable Calculus

MIT 的這堂初級微積分課程介紹了單變量函式的微分和積分,並輔以應用說明。

Seeing Theory
by Daniel Kunin, Jingru Guo, Tyler Dae Devlin, Daniel Xiang

機率及統計學的視覺化簡介。

An Introduction to Statistical Learning
by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Rob Tibshirani

本書針對統計學習領域提供了平易近人的概述,這套重要的工具集可用來理解訓練機器學習模型所需要的龐雜資料集。

TensorFlow resources

We've gathered our favorite resources to help you get started with TensorFlow libraries and frameworks specific to your needs. Jump to our sections for TensorFlow.js, TensorFlow Lite, and TensorFlow Extended.


You can also browse the official TensorFlow guide and tutorials for the latest examples and colabs.

Machine Learning Foundations

Machine Learning Foundations is a free training course where you'll learn the fundamentals of building machine learned models using TensorFlow.

TensorFlow from the Ground Up

This ML Tech Talk is designed for those that know the basics of Machine Learning but need an overview on the fundamentals of TensorFlow (tensors, variables, and gradients without using high level APIs).

Intro to Deep Learning

This ML Tech Talk includes representation learning, families of neural networks and their applications, a first look inside a deep neural network, and many code examples and concepts from TensorFlow.

Coding TensorFlow

In this series, the TensorFlow Team looks at various parts of TensorFlow from a coding perspective, with videos for use of TensorFlow's high-level APIs, natural language processing, neural structured learning, and more.

Spotting and solving everyday problems with machine learning

Learn to spot the most common ML use cases including analyzing multimedia, building smart search, transforming data, and how to quickly build them into your app with user-friendly tools.

For Javascript

Explore the latest resources at TensorFlow.js.

Learning TensorFlow.js
by Gant Laborde

A hands-on end-to-end approach to TensorFlow.js fundamentals for a broad technical audience. Once you finish this book, you'll know how to build and deploy production-ready deep learning systems with TensorFlow.js.

開始使用 TensorFlow 的 TensorFlow.js

本系列包含 3 個部分,除了探討如何透過 TensorFlow.js 訓練及執行機器學習模型,也說明如何使用 JavaScript 建立可直接在瀏覽器中執行的機器學習模型。

TensorFlow.js: Intelligence and Learning Series
by The Coding Train

本影片播放清單屬於機器學習和打造類神經網路的專題系列之一,著重在 TensorFlow.js (核心 API) 與如何使用 JavaScript 程式庫訓練、部署機器學習模型。

適用於行動裝置及 IoT

Explore the latest resources at TensorFlow Lite.

On-Device Machine Learning

Learn how to build your first on-device ML app through learning pathways that provide step-by-step guides for common use cases including audio classification, visual product search, and more.

Introduction to TensorFlow Lite

Learn how to deploy deep learning models on mobile and embedded devices with TensorFlow Lite in this course, developed by the TensorFlow team and Udacity as a practical approach to model deployment for software developers.

適用於生產環境

Explore the latest resources at TFX.

ML engineering for production ML deployments with TFX

Get a hands-on look at how to put together a production pipeline system with TFX. We'll quickly cover everything from data acquisition, model building, through to deployment and management.

Building Machine Learning Pipelines
by Hannes Hapke, Catherine Nelson

This book walks you through the steps of automating an ML pipeline using the TensorFlow ecosystem. The machine learning examples in this book are based on TensorFlow and Keras, but the core concepts can be applied to any framework.

Machine Learning Engineering for Production (MLOps) Specialization

Expand your production engineering capabilities in this four-course specialization. Learn how to conceptualize, build, and maintain integrated systems that continuously operate in production.

ML Pipelines on Google Cloud

This advanced course covers TFX components, pipeline orchestration and automation, and how to manage ML metadata with Google Cloud.

以人為本的 AI

設計機器學習模型或建構 AI 驅動的應用程式時,務必考量到與產品進行互動的使用者,也要思考在這些 AI 系統中建立公平性、可解釋性、隱私權和安全性的最佳方法。

Responsible AI practices

瞭解如何使用 TensorFlow,將 Responsible AI 的做法整合至機器學習工作流程。

People + AI Guidebook

Google 的這本指南可協助你建構以人為本的 AI 產品。它能讓你在建構 AI 驅動應用程式時,避免常見錯誤、設計出絕佳的體驗,並專注於使用者需求。

機器學習模組公平性簡介

Google MLCC 推出這個一小時的模組,向學習者介紹訓練資料中可能出現的各類人為偏誤,以及要識別和評估這些偏誤帶來的影響時,可以採取的策略。