Deep Learning with TensorFlow 2

Deep learning กำลังพลิกโฉมอุตสาหกรรม และ TensorFlow 2 มอบเฟรมเวิร์กที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อน หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณตลอดกระบวนการสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะตั้งแต่เริ่มต้นโดยใช้มาตรฐานอุตสาหกรรมสมัยใหม่ คุณจะได้เปลี่ยนจากการทำความเข้าใจโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานไปสู่การสร้าง การฝึกฝน และการเพิ่มประสิทธิภาพโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน - ทำความเข้าใจกลไกหลักของ tensors, variables, และ operations ภายในระบบนิเวศของ TensorFlow - สร้างสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ Keras Sequential และ Functional APIs - นำไปใช้ data pipelines ประสิทธิภาพสูง และขั้นตอนการทำงานของการประมวลผลล่วงหน้า (preprocessing workflows) โดยใช้ tf.data API - ฝึกฝนการฝึกโมเดลโดยใช้ optimizers, loss functions มาตรฐาน และ custom training loops - ประยุกต์ใช้ dropout, batch normalization และวิธีการ regularization อื่น ๆ เพื่อปรับปรุงการสรุปผลของโมเดล (model generalization) - ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลและตีความผลลัพธ์โดยใช้เมตริกการวินิจฉัยที่จำเป็น หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำศัพท์พื้นฐานและพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของ tensors ก่อนที่จะเข้าสู่การนำไปใช้จริงและกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ แนวทางที่มีโครงสร้างนี้ช่วยให้คุณพัฒนาความเข้าใจที่มั่นคงในการพัฒนา AI สมัยใหม่ผ่านการอ่านและการวิเคราะห์โค้ด หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่ต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientists); ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน deep learning มาก่อน เริ่มต้นการเดินทางสู่ deep learning ของคุณด้วยโมดูลที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ครอบคลุมเหล่านี้