TensorFlow и Keras на облачной платформе

Перенос моделей машинного обучения из локальной среды в масштабируемую облачную среду может показаться непростым шагом. Этот курс поможет вам преодолеть этот разрыв, показав, как разрабатывать, обучать и развертывать нейронные сети с помощью TensorFlow и Keras на современной облачной инфраструктуре. Вы начнете с освоения основных принципов глубинного обучения, перейдя от базовых архитектур нейронных сетей к продвинутой тренировке моделей. К концу этого текстового курса вы узнаете, как использовать облачные инструменты ИИ для обучения моделей на больших наборах данных и развертывания их в качестве доступных API. Что вы узнаете: 1. Понять основы нейронных сетей, тензоров и структуры API Keras. 2. Создание и обучение моделей глубинного обучения для задач классификации и регрессии. 3. Оптимизация производительности модели с использованием гиперпараметрической настройки и современных методов регуляризации. 4. Эффективная подготовка и конвейеризация наборов данных для обучения в облачном масштабе. 5. Разверните обученные модели TensorFlow в облачных конечных точках для прогнозирования в реальном времени. 6. Внедрение базовых методов работы с MLOps, включая версионирование моделей и мониторинг в облаке. Курс начинается с основополагающей терминологии машинного обучения и основ Keras, а затем вы пройдете предварительную обработку данных, проектирование архитектуры модели и рабочие процессы облачного развертывания. Этот курс предназначен для начинающих в машинном обучении и разработке облачных технологий. Не требуется предыдущий опыт работы с TensorFlow или облачными платформами, хотя полезно будет иметь базовые знания Python. Начните свой путь к облачному машинному обучению уже сегодня.