Über TensorFlow
TensorFlow ist eine durchgängige Open-Source-Plattform für maschinelles Lernen. Sie verfügt über ein umfassendes, flexibles Ökosystem von Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die es Forschern ermöglichen, den Stand der Technik im Bereich des maschinellen Lernens voranzutreiben, und Entwicklern, auf einfache Weise ML-gestützte Anwendungen zu erstellen und einzusetzen. TensorFlow wird häufig für Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet, z.B. für die Spracherkennung und -erfassung, Google Translate, Bilderkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Über diese Specialization
Erweitern Sie Ihr Wissen über die funktionale API und erstellen Sie exotische nicht-sequenzielle Modelltypen. Lernen Sie, wie Sie das Training in verschiedenen Umgebungen mit mehreren Prozessoren und Chiptypen optimieren können und machen Sie sich mit fortgeschrittenen Computer Vision Szenarien wie Objekterkennung, Bildsegmentierung und der Interpretation von Faltungen vertraut. Lernen Sie generatives Deep Learning kennen und erfahren Sie, wie KI neue Inhalte erstellen kann - von Style Transfer über Auto Encoding bis hin zu VAEs und GANs.
Über Sie
Diese Specializations richtet sich an Software- und Machine-Learning-Ingenieure mit einem grundlegenden Verständnis von TensorFlow, die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten durch das Erlernen fortgeschrittener TensorFlow-Funktionen zur Erstellung leistungsstarker Modelle erweitern möchten.
Suchen Sie einen Einstieg? Beherrschen Sie die grundlegenden Kenntnisse mit dem DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate.
Sind Sie bereit, Ihre Modelle in die Welt zu bringen? Lernen Sie mit der TensorFlow: Data and Deployment Specialization, wie Sie live gehen können.
Praktisches Lernprojekt
In dieser Specializations erlangen Sie praktische Kenntnisse und eine praktische Ausbildung in fortgeschrittenen TensorFlow-Techniken wie Style Transfer, Objekterkennung und generatives maschinelles Lernen.
Kurs 1: Verstehen Sie die zugrundeliegende Basis der funktionalen API und erstellen Sie exotische nicht-sequenzielle Modelltypen, benutzerdefinierte Verlustfunktionen und Schichten.
Kurs 2: Lernen Sie, wie Optimierung funktioniert und wie Sie GradientTape und Autograph verwenden. Optimieren Sie das Training in verschiedenen Umgebungen mit mehreren Prozessoren und Chiptypen.
Kurs 3: Üben Sie die Objekterkennung, Bildsegmentierung und die visuelle Interpretation von Faltungen.
Kurs 4 : Erkunden Sie generatives Deep Learning und wie KI neue Inhalte erstellen kann, von Style Transfer über Auto Encoding und VAEs bis hin zu Generative Adversarial Networks.
