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
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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
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Empfohlene Erfahrung
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: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
- Kategorie: Tensorflow
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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Software-Entwicklung
- 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 von DeepLearning.AI zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 9. März 2019
Good intro course, but google colab assignments need to be improved. And submitting a jupyter notebook was much more easier, why would I want to login to my google account to be a part of this course?
Geprüft am 6. Apr. 2020
It's a good hands-on exercise. I like to see more link to keras api document when we introduce new function in keras. However, Tensorflow document regarding keras api is yet in complete. Thank you.
Geprüft am 27. Nov. 2020
I give this course 5 stars because of what I'm being able to learn within just a little amount of time. I would highly recommend this course to anyone who wishes to participate, it worth the effort!
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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