Học sâu với TensorFlow và Cloud ML Engine

Học sâu đang thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề phức tạp, từ nhận diện hình ảnh đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm cơ bản về học máy đến triển khai các mô hình học sâu phức tạp. Bạn sẽ học cách viết mã TensorFlow sạch, cấu trúc các mạng nơron, và tận dụng các động cơ học máy dựa vào đám mây để huấn luyện và dự đoán phân tán. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của mạng nơron, bao gồm nơ-ron, chức năng kích hoạt, và truyền ngược. - Xây dựng mạng nơron cuộn (CNN) cho xử lý hình ảnh và mạng nhạy cảm (RNN) để xử lí dữ liệu theo trình tự. - Ứng dụng các kỹ thuật học không giám sát như autoencoders và clustering để khám phá các mô hình ẩn trong dữ liệu. - Viết mã TensorFlow sạch, hiện đại bằng cách sử dụng API Keras cấp cao và các luồng công việc thực hiện hiện đại. - Cấu hình và chạy các công việc huấn luyện phân tán trên Cloud ML Engine để tăng quy mô tính toán của bạn. - Chuyển các mô hình huấn luyện vào đám mây để dự đoán thời gian thực và hàng loạt. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản về học máy và các khái niệm cơ bản của học sâu. Sau đó bạn sẽ tiến hành qua các giải thích có cấu trúc và các đoạn mã từng bước để thiết kế, huấn luyện, và cuối cùng di chuyển các mô hình của bạn vào một môi trường đám mây. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu với kiến thức cơ bản về Python. Không cần kinh nghiệm trước đó với TensorFlow, học sâu, hay nền tảng đám mây. Bắt đầu xây dựng và nâng cấp mô hình học sâu của bạn ngay hôm nay.