Imperial College London

Erste Schritte mit TensorFlow 2

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9

(567 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 26 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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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 ist eine der beliebtesten Bibliotheken für Deep Learning und wird heute von Forschern und Fachleuten auf allen Ebenen verwendet. In dieser Woche werden Sie mit der Verwendung von TensorFlow auf der Coursera-Plattform beginnen und sich mit der Kursstruktur vertraut machen. Sie werden auch einige hilfreiche Ressourcen für die Entwicklung von Deep Learning-Modellen in TensorFlow kennenlernen, darunter Google Colab. In dieser Woche geht es vor allem darum, alles vorzubereiten, damit Sie in der folgenden Kurswoche in TensorFlow eintauchen können.

Das ist alles enthalten

14 Videos8 Lektüren1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor1 Plug-in

Es gibt mehrere Möglichkeiten, Deep-Learning-Modelle in TensorFlow zu erstellen und anzuwenden, von schnellen und einfach zu verwendenden APIs auf hoher Ebene bis hin zu Operationen auf niedriger Ebene. In dieser Woche werden Sie lernen, die High-Level-API von Keras zu verwenden, um schnell Deep-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren, zu bewerten und Vorhersagen zu treffen. Die Programmieraufgabe in dieser Woche gibt Ihnen die Möglichkeit, all dies in die Praxis umzusetzen und ein Bildklassifizierungsmodell von Grund auf für den MNIST-Datensatz handschriftlicher Bilder zu entwickeln.

Das ist alles enthalten

13 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe8 Unbewertete Labore

Die Modellvalidierung und -auswahl ist ein wesentlicher Bestandteil der Entwicklung eines jeden Modells für maschinelles Lernen, um eine Überanpassung zu verhindern und die Generalisierung zu verbessern. In dieser Woche werden Sie lernen, wie Sie einen Validierungsdatensatz in einem Trainingslauf verwenden und Regularisierungstechniken auf Ihr Modell anwenden. Sie werden auch lernen, wie Sie Rückrufe verwenden, um die Leistung zu überwachen und Aktionen nach bestimmten Kriterien auszuführen. In der Programmieraufgabe dieser Woche werden Sie die Modellvalidierung und Regularisierung anhand des bekannten Iris-Datensatzes in die Praxis umsetzen.

Das ist alles enthalten

11 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe8 Unbewertete Labore

Als Teil Ihrer Deep Learning-Modellentwicklung müssen Sie in der Lage sein, TensorFlow-Modelle zu speichern und zu laden, möglicherweise nach bestimmten Kriterien, die Sie angeben möchten. In dieser Woche lernen Sie, wie Sie Callbacks zum Speichern von Modellen verwenden, wie Sie Modelle manuell speichern und laden können und welche Optionen beim Speichern von Modellen zur Verfügung stehen, z. B. nur Gewichte zu speichern. Außerdem üben Sie das Laden und die Verwendung von vortrainierten Deep Learning-Modellen. In der Programmieraufgabe dieser Woche werden Sie flexible Implementierungen zum Speichern und Laden von Modellen für ein Modell schreiben, das auf Satellitenbildern trainiert wurde.

Das ist alles enthalten

12 Videos1 Programmieraufgabe8 Unbewertete Labore

In diesem Kurs haben Sie einen durchgängigen Arbeitsablauf für die Entwicklung von Deep Learning-Modellen in Tensorflow gelernt. Das Capstone-Projekt gibt Ihnen die Möglichkeit, Ihr gesamtes Wissen zusammenzubringen, um einen Deep Learning-Klassifikator für einen Datensatz mit gelabelten Bildern von Street View-Hausnummern zu entwickeln.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 peer review1 Unbewertetes Labor1 Plug-in

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (179 Bewertungen)
Dr Kevin Webster
Imperial College London
6 Kurse44.681 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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567 Bewertungen

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  • 2 stars

    0,17 %

  • 1 star

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FS
5

Geprüft am 12. Nov. 2020

AJ
5

Geprüft am 9. Dez. 2020

MW
5

Geprüft am 22. Juli 2023

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Häufig gestellte Fragen