Aflați cum să utilizați TensorFlow 2.0 în acest curs tutorial complet pentru începători. Acest curs este conceput pentru programatorii Python care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele și abilitățile în materie de învățare automată și inteligență artificială.
De-a lungul celor 8 module din acest curs, veți învăța despre concepte și metode fundamentale în ML și AI, cum ar fi algoritmii de învățare de bază, învățarea profundă cu rețele neuronale, viziunea computerizată cu rețele neuronale convoluționale, procesarea limbajului natural cu rețele neuronale recurente și învățarea prin consolidare.
Fiecare dintre aceste module include explicații aprofundate și o varietate de exemple de codare diferite. După finalizarea acestui curs, veți avea o cunoaștere aprofundată a tehnicilor de bază în învățarea automată și AI și veți avea abilitățile necesare pentru a aplica aceste tehnici la propriile seturi de date și probleme unice.
⭐️ Caiete de colaborare Google ⭐️
📕 Modulul 2: Introducere în TensorFlow – https://colab.research.google.com/drive/1F_EWVKa8rbMXi3_fG0w7AtcscFq7Hi7B#forceEdit=true&sandboxMode=true
📗 Modulul 3: Algoritmi de învățare de bază – https://colab.research.google.com/drive/15Cyy2H7nT40sGR7TBN5wBvgTd57mVKay#forceEdit=true&sandboxMode=true
📘 Modulul 4: Rețele neuronale cu TensorFlow – https://colab.research.google.com/drive/1m2cg3D1x3j5vrFc-Cu0gMvc48gWyCOuG#forceEdit=true&sandboxMode=true
📙 Modulul 5: Deep Computer Vision – https://colab.research.google.com/drive/1ZZXnCjFEOkp_KdNcNabd14yok0BAIuwS#forceEdit=true&sandboxMode=true
📔 Modulul 6: Procesarea limbajului natural cu RNN-uri – https://colab.research.google.com/drive/1ysEKrw_LE2jMndo1snrZUh5w87LQsCxk#forceEdit=true&sandboxMode=true
📒 Modulul 7: Învățare prin consolidare – https://colab.research.google.com/drive/1IlrlS3bB8t1Gd5Pogol4MIwUxlAjhWOQ#forceEdit=true&sandboxMode=true
⭐️ Conținutul cursului ⭐️
⌨️ (00:03:25) Modulul 1: Fundamentele învățării automate
⌨️ (00:30:08) Modulul 2: Introducere în TensorFlow
⌨️ (01:00:00) Modulul 3: Algoritmi de învățare de bază
⌨️ (02:45:39) Modulul 4: Rețele neuronale cu TensorFlow
⌨️ (03:43:10) Modulul 5: Viziune profundă pe computer – Rețele neuronale convoluționale
⌨️ (04:40:44) Modulul 6: Procesarea limbajului natural cu RNN-uri
⌨️ (06:08:00) Modulul 7: Învățare prin consolidare cu Q-Learning
⌨️ (06:48:24) Modulul 8: Concluzie și pașii următori
⭐️ Despre autor ⭐️
Autorul acestui curs este Tim Ruscica, cunoscut și sub numele de „Tech With Tim” de pe canalul său YouTube de programare educațională. Tim are o pasiune pentru predare și îi place să predea despre lumea învățării automate și a inteligenței artificiale. Aflați mai multe despre Tim din linkurile de mai jos:
🔗 YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC4JX40jDee_tINbkjycV4Sg
🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/tim-ruscica/
—
Învățați să codificați gratuit și obțineți un job de dezvoltator: https://www.freecodecamp.org
Citiți sute de articole despre programare: https://freecodecamp.org/news
Cursuri interesante:
- Python TensorFlow pentru învățare automată – Tutorial de clasificare a textului rețelelor neuronale
- Învățare automată pentru toată lumea – Curs complet
- Curs TensorFlow – Construirea și evaluarea modelelor medicale AI
- Analiza datelor cu Python – Curs complet pentru începători (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn)
- Tutorial de procesare a limbajului natural (NLP) cu Python și NLTK
- Deep Learning for Computer Vision cu Python și TensorFlow – Curs complet
- Curs intensiv de învățare profundă pentru începători
- Curs de învățare prin consolidare – Tutorial complet de învățare automată
- Curs accidental TensorFlow 2.0
- Stanford CS25: V2 I Introducere în transformatoare cu Andrej Karpathy