Podstawy sieci neuronowych z TensorFlow i Keras

Czy jesteś gotowy, aby zanurzyć się w świecie sztucznej inteligencji, ale koncepcje głębokiego uczenia się są przytłaczające?Ten kurs demistyfikuje podstawy sieci neuronowych i zapewnia praktyczne umiejętności potrzebne do budowania modeli funkcjonalnych przy użyciu standardowej w branży platformy TensorFlow. Po ukończeniu kursu będziesz posiadać solidne zrozumienie działania sieci neuronowych i umiejętność wdrożenia kompletnego przepływu pracy uczenia maszynowego, od przygotowania danych po ocenę modelu, przy użyciu nowoczesnych narzędzi. Czego się nauczysz: * Zrozumienie architektury podstawowej sztucznych sieci neuronowych (ANN), w tym warstw, wag i funkcji aktywacyjnych. * Konfigurowanie i wdrażanie modeli głębokiego uczenia się dla zadań klasyfikacji i regresji przy użyciu wysokiego poziomu Keras API. * Zastosuj podstawowe techniki przygotowania danych, w tym skalowanie, normalizację i obsługę ustrukturyzowanych danych wejściowych. * Skutecznie ćwicz modele szkoleniowe, wybierając odpowiednie funkcje strat, optymalizatory i monitorując wskaźniki wydajności. * Zbuduj kompletny przepływ pracy uczenia maszynowego, w tym zapisywanie i ponowne wykorzystywanie wyszkolonych modeli TensorFlow w celu przygotowania do wdrożenia. Kurs rozpoczyna się od ustalenia podstawowej terminologii i pojęć, a następnie przeprowadzi Cię przez uporządkowane, praktyczne kroki wdrażania.Skupisz się na czytaniu i zrozumieniu kodu niezbędnego do zdefiniowania, kompilowania i dopasowania pierwszych funkcjonalnych sieci neuronowych. Szkolenie jest idealne dla początkujących z podstawową wiedzą programistyczną, którzy chcą wejść w dziedzinę głębokiego uczenia się i AI.Nie jest wymagane wcześniejsze uczenie maszynowe ani zaawansowane tło matematyczne. Zacznij budować swoją podstawową wiedzę w sztucznej inteligencji już dziś.