TensorFlow i Keras na platformie Cloud Platform

Przenoszenie modeli uczenia maszynowego z lokalnego kodu do skalowalnego środowiska chmurowego może wydawać się zniechęcającym krokiem. Ten kurs wypełnia tę lukę, pokazując, jak projektować, trenować i wdrażać sieci neuronowe za pomocą TensorFlow i Keras w nowoczesnej infrastrukturze chmurowej. Zaczniesz od opanowania podstawowych zasad głębokiego uczenia się, przechodząc od podstawowych architektur sieci neuronowych do zaawansowanego szkolenia modeli. Pod koniec tego kursu tekstowego zrozumiesz, jak wykorzystać narzędzia AI oparte na chmurze do szkolenia modeli na dużych zbiorach danych i wdrażania ich jako dostępnych interfejsów API. Czego się nauczysz: 1. Poznaj podstawy sieci neuronowych, tensorów i struktury interfejsu API Keras. 2. Budowanie i szkolenie modeli głębokiego uczenia się dla zadań klasyfikacji i regresji. 3. Optymalizacja wydajności modelu przy użyciu hiperparametrycznego strojenia i nowoczesnych technik regularyzacji. 4. Przygotuj i przeprowadź zbiory danych skutecznie do szkolenia w skali chmury. Wdrażaj wyszkolone modele TensorFlow w punktach końcowych w chmurze, aby uzyskać prognozy w czasie rzeczywistym. Wdrożyć podstawowe praktyki MLOps, w tym wersjonowanie i monitorowanie modeli w chmurze. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii uczenia maszynowego i podstaw Keras, zanim przeprowadzi Cię przez wstępne przetwarzanie danych, projektowanie architektury modelu i przepływy pracy wdrożenia w chmurze. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w uczeniu maszynowym i tworzeniu chmur. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z TensorFlow lub platformami chmurowymi, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Rozpocznij swoją podróż w chmurze uczenia maszynowego już dziś.