Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, der skalierbare KI-gestützte Algorithmen entwickeln möchte, müssen Sie wissen, wie Sie die Tools für deren Erstellung verwenden. Dieser Kurs ist Teil der DeepLearning.AI TensorFlow Developer Specialization und vermittelt Ihnen Best Practices für die Verwendung von TensorFlow, einem beliebten Open Source Framework für maschinelles Lernen.
Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning
Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Laurence Moroney
385.346 bereits angemeldet
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(19,509 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 22 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was Sie lernen werden
Lernen Sie Best Practices für die Verwendung von TensorFlow, einem beliebten Open-Source-Framework für maschinelles Lernen
Erstellen Sie ein grundlegendes neuronales Netzwerk in TensorFlow
Trainieren Sie ein neuronales Netzwerk für eine Computer Vision Anwendung
Verstehen Sie, wie Sie mit Faltungen Ihr neuronales Netzwerk verbessern können
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Willkommen zu diesem Kurs über den Übergang von den Grundlagen zur Beherrschung von TensorFlow. Wir freuen uns, dass Sie hier sind! In Woche 1 erhalten Sie eine sanfte Einführung in das, was maschinelles Lernen und Deep Learning sind und wie sie Ihnen ein neues Programmierparadigma bieten, das Ihnen eine Reihe neuer Werkzeuge zur Verfügung stellt, mit denen Sie bisher unerforschte Szenarien erschließen können. Alles, was Sie wissen müssen, sind einige grundlegende Programmierkenntnisse, den Rest lernen Sie im Laufe der Zeit. Schauen Sie sich zum Einstieg das erste Video an, ein Gespräch zwischen Andrew und Laurence, das den roten Faden für das vorgibt, was Sie lernen werden...
Das ist alles enthalten
4 Videos8 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element1 Unbewertetes Labor1 Plug-in
Willkommen zu Woche 2 des Kurses! In Woche 1 haben Sie gelernt, dass Machine Learning und Deep Learning ein neues Programmierparadigma sind. In dieser Woche werden Sie das auf die nächste Stufe heben, indem Sie beginnen, Probleme der Computer Vision mit nur ein paar Zeilen Code zu lösen! Sehen Sie sich dieses Gespräch zwischen Laurence und Andrew an, in dem sie darüber diskutieren und Ihnen Computer Vision vorstellen!
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Willkommen zu Woche 3! In Woche 2 haben Sie ein grundlegendes Neuronales Netzwerk für Computer Vision gesehen. Es hat seine Aufgabe gut erfüllt, aber es war ein wenig naiv in seinem Ansatz. In dieser Woche sehen wir uns an, wie man es besser machen kann, wie Laurence und Andrew hier beschrieben haben.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Letzte Woche haben Sie gesehen, wie Sie die Ergebnisse Ihres tiefen neuronalen Netzwerks mithilfe von Faltungen verbessern können. Das war ein guter Anfang, aber die von Ihnen verwendeten Daten waren sehr einfach. Was passiert, wenn Ihre Bilder größer sind oder wenn die Merkmale nicht immer an der gleichen Stelle liegen? Andrew und Laurence besprechen dies, um Sie auf das vorzubereiten, was Sie diese Woche lernen werden: den Umgang mit komplexen Bildern!
Das ist alles enthalten
9 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 13. Aug. 2019
JC
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Geprüft am 30. Dez. 2020
OS
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Geprüft am 25. Jan. 2023
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Häufig gestellte Fragen
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