Introdução ao Tensorflow 2

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Introdução ao Tensorflow 2

Descrição

Prazos flexíveis

Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Curso 1 de 3 no
Tensorflow 2 para especialização profunda de aprendizagem
Nível intermediário
Aproximadamente. 26 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, vietnamita, coreano, alemão, russo, inglês, espanhol

Dr. Kevin Webster
Senior de ensino em estatísticas
Faculdade de Ciências Naturais, Departamento de MathematicsSyllabus – O que você aprenderá com este curso
Introdução ao TensorFlow
O Tensorflow é uma das bibliotecas mais populares para aprendizado profundo e é amplamente utilizado entre pesquisadores e profissionais de todos os níveis. Nesta semana, você começará a usar o Tensorflow na plataforma Coursera e se familiarizar com a estrutura do curso. Você também aprenderá sobre alguns recursos úteis ao desenvolver modelos de aprendizado profundo no TensorFlow, incluindo o Google Colab. Esta semana é realmente sobre a configuração de tudo, pronto para mergulhar no Tensorflow na semana seguinte do curso.
A API do modelo seqüencial
Existem várias maneiras de construir e aplicar modelos de aprendizado profundo no Tensorflow, desde APIs de alto, rápido e fácil de usar, a operações de baixo nível. Nesta semana, você aprenderá a usar a API de Keras de alto nível para construir, treinar, avaliar e prever rapidamente modelos de aprendizado profundo. A atribuição de programação para esta semana fornecerá a oportunidade de colocar tudo isso em prática e desenvolver um modelo de classificação de imagens a partir do zero no conjunto de dados MNIST de imagens manuscritas.
Validação, regularização e retornos de chamada
A validação e a seleção de modelos são uma parte essencial do desenvolvimento de qualquer desenvolvimento de modelo de aprendizado de máquina para ajudar a evitar o excesso de ajuste e melhorar a generalização. Nesta semana, você aprenderá como usar um conjunto de dados de validação em uma execução de treinamento e aplicar técnicas de regularização ao seu modelo. Você também aprenderá a usar retornos de chamada para monitorar o desempenho e executar ações de acordo com os critérios especificados. Na atribuição de programação para esta semana, você colocará em prática a validação e a regularização do modelo no conhecido conjunto de dados da IRIS.
Salvando e carregando modelos
Como parte do seu desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo, você precisará salvar e carregar modelos de tensorflow, possivelmente de acordo com certos critérios que deseja especificar. Nesta semana, você aprenderá a usar retornos de chamada para salvar modelos, economia e carregamento manual e opções disponíveis ao salvar modelos, incluindo apenas pesos. Além disso, você praticará o carregamento e o uso de modelos de aprendizado profundo pré-treinado. Na atribuição de programação para esta semana, você escreverá implementações flexíveis de economia e carregamento de modelos para um modelo treinado em imagens de satélite.
Projeto Capstone
Neste curso, você aprendeu um fluxo de trabalho de ponta a ponta para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo no TensorFlow. O Projeto Capstone oferece a oportunidade de reunir todo o seu conhecimento para desenvolver um classificador de aprendizado profundo em um conjunto de dados de imagem rotulado dos números de rua de rua.

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