【Udemy中英字幕】TensorFlow: Basic to Advanced Training

TensorFlow：从基础到高级的训练

灵活、可扩展、开源机器学习框架

讲师：Vivian Aranha

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您将学到什么

从设置到模型构建的核心 TensorFlow 概念，使他们能够自信地创建机器学习项目。
为图像、语言和序列数据构建 CNN 和 RNN 的技术，使它们能够解决各种 ML 问题。
将 TensorFlow 模型部署到生产的技能，包括使用分布式计算进行扩展和在移动设备上部署。
具有真实世界 ML 应用的实践经验，构建图像识别、情感分析等模型。

探索相关主题

TensorFlow
数据科学
发展

要求

基本编程知识，最好是 Python 语言
理解线性代数和概率等基本数学概念
熟悉机器学习基础知识很有帮助，但不是必需的
一台可以上网的电脑，用于安装 TensorFlow 和编码项目

描述

本课程全面介绍 TensorFlow，引导学习者从基础到高级应用，使用这一强大的开源框架进行机器学习和深度学习。从机器学习简介和 TensorFlow 的独特功能开始，学生将获得基础知识，为更复杂的概念奠定基础。课程从安装和设置说明开始，确保每位学生都具备 TensorFlow 开发所需的工具和环境。早期模块涵盖了 TensorFlow 的基本构建块，包括张量、操作、计算图和会话。通过这些主题，学生将了解 TensorFlow 的核心组件以及如何有效地将它们用于简单的项目和数据操作。

随着课程的进展，学习者会更深入地研究神经网络，探索如何构建、训练和优化基本模型。中级部分介绍了 TensorFlow 的用户友好型 API Keras，让学生能够更直观地设计和训练复杂模型。卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 等主题提供了使用真实世界数据类型（例如图像和序列）的实践经验。然后，课程过渡到高级主题，涵盖部署和扩展模型的基本技能。学生将学习保存、加载和服务 TensorFlow 模型，使他们能够在生产环境中应用他们的知识。他们还将探索分布式 TensorFlow 以跨多个设备扩展应用程序，以及 TensorFlow Extended (TFX) 以构建端到端机器学习管道。

通过实践项目和实际应用，学生将有机会为图像分类、情绪分析和时间序列预测等任务构建模型，通过实践巩固他们的技能。在课程结束时，学习者不仅将掌握技术知识，还将掌握在专业环境中实施、部署和管理 TensorFlow 模型所需的实践经验。本课程非常适合任何希望在数据科学、机器学习或人工智能领域发展职业生涯的人，使他们具备专业知识来应对当今数据驱动世界中的复杂挑战。