Imperial College London
Anpassen Ihrer Modelle mit TensorFlow 2

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Imperial College London

Anpassen Ihrer Modelle mit TensorFlow 2

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(188 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 27 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
89%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: keras

Wichtige Details

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Bewertungen

3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung TensorFlow 2 für Deep Learning
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

TensorFlow bietet mehrere API-Ebenen für die Konstruktion von Deep Learning-Modellen mit unterschiedlichem Maß an Kontrolle und Flexibilität. In dieser Woche werden Sie lernen, die funktionale API für die Entwicklung flexiblerer Modellarchitekturen zu verwenden, einschließlich Modellen mit mehreren Eingängen und Ausgängen. Außerdem lernen Sie etwas über Tensoren und Variablen sowie den Zugriff auf und die Verwendung von inneren Schichten innerhalb eines Modells. In der Programmieraufgabe dieser Woche werden Sie diese Techniken anhand einer Transfer-Learning-Anwendung für den Bilddatensatz Hunde und Katzen in die Praxis umsetzen.

Das ist alles enthalten

14 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore1 Plug-in

Eine flexible und effiziente Datenpipeline ist einer der wichtigsten Bestandteile der Deep Learning-Modellentwicklung. In dieser Woche lernen Sie einen leistungsstarken Arbeitsablauf für das Laden, Verarbeiten, Filtern und sogar Erweitern von Daten im laufenden Betrieb mit den Werkzeugen von Keras und dem tf.data Modul kennen. In der Programmieraufgabe dieser Woche werden Sie beide Tools anwenden, um eine Datenpipeline für die LSUN- und CIFAR-100-Datensätze zu implementieren.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe8 Unbewertete Labore

Sequenzmodellierungsaufgaben stellen eine reichhaltige und interessante Klasse von Problemen dar, die von natürlichsprachlichen Aufgaben wie Part-of-Speech-Tagging und Sentiment-Analyse bis hin zur Vorhersage von Finanzzeitreihen und der Erzeugung von Sprachaudio reichen. In dieser Woche lernen Sie, wie Sie die rekurrente neuronale Netzwerk-API in TensorFlow verwenden, sowie verschiedene nützliche Ebenentypen und Tools zur Verarbeitung von Sequenzdaten. In der Programmieraufgabe dieser Woche werden Sie ein generatives Sprachmodell für den Shakespeare-Datensatz entwickeln.

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe7 Unbewertete Labore

Für fortgeschrittene Anwendungsfälle von TensorFlow ist es möglich, ein geringes Maß an Kontrolle über das Design und das Verhalten Ihres Deep Learning-Modells sowie die Trainingsschleife selbst zu erhalten. In dieser Woche lernen Sie, wie Sie die Modell- und Layer-Subklassen-API nutzen können, um völlig flexible Modellarchitekturen zu entwickeln, und wie Sie die automatischen Differenzierungswerkzeuge in TensorFlow nutzen können, um eigene Trainingsschleifen zu implementieren. In der Programmieraufgabe dieser Woche werden Sie diese Tools zur Erstellung von benutzerdefinierten Modellen einsetzen, um ein tiefes Restnetzwerk zu entwickeln.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Programmieraufgabe8 Unbewertete Labore

In diesem Kurs haben Sie eine Reihe leistungsstarker Tools für die Entwicklung maßgeschneiderter Deep-Learning-Modelle, auch für Sequenzdaten, sowie flexible Datenpipelines kennen gelernt. Das Capstone-Projekt verbindet viele dieser Konzepte mit einer Aufgabe zur Entwicklung eines maßgeschneiderten neuronalen Übersetzungsmodells vom Englischen ins Deutsche.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 peer review1 Unbewertetes Labor1 Plug-in

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.7 (56 Bewertungen)
Dr Kevin Webster
Imperial College London
6 Kurse44.821 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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188 Bewertungen

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5

Geprüft am 23. Juli 2022

CZ
5

Geprüft am 3. Nov. 2020

DT
5

Geprüft am 23. Nov. 2020

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Häufig gestellte Fragen