Учебное пособие по TensorFlow TFLearn | Глубокое обучение с использованием нейронных сетей и Tens...

** Обучение TensorFlow — https://www.edureka.co/ai-deep-learning-with-tensorflow ** Это обучающее видео по Edureka TensorFlow TFLearn (блог: https://goo.gl/4zxMfU) поможет вам понять основы TFLearn с примерами. Ниже перечислены темы, рассматриваемые в этом руководстве: 1. Что такое TFLearn 2. Построение модели с помощью TFLearn 3. Решение для решения практических задач с помощью TFLearn 4. Практические занятия по TFLearn Подпишитесь на наш канал, чтобы получать обновления. Нажмите кнопку «Подписаться» выше. Посмотрите наш полный плейлист «Глубокое обучение с TensorFlow» здесь: https://goo.gl/cck4hE - - - - - - - - - - - - - - - Как это работает? 1. Это 30-часовой онлайн-курс с инструктором. Занятия по выходным: 10 занятий по 3 часа каждое. 2. Мы предоставляем круглосуточную индивидуальную техническую поддержку в режиме реального времени, которая поможет вам решить любые проблемы, с которыми вы можете столкнуться, или предоставит любые разъяснения, которые могут потребоваться в ходе курса. 3. В конце обучения вам предстоит сдать двухчасовой практический экзамен в режиме реального времени, по результатам которого мы выдадим вам оценку и проверяемый сертификат! - - - - - - - - - - - - - - О курсе Курс Edureka «Глубокое обучение с TensorFlow» поможет вам изучить основные концепции TensorFlow, основные функции, операции и конвейер выполнения. Начиная с простого примера «Hello Word», на протяжении всего курса вы сможете увидеть, как TensorFlow можно использовать для аппроксимации кривых, регрессии, классификации и минимизации функций ошибок. Затем эта концепция будет рассмотрена в контексте глубокого обучения. Вы изучите распространённые и не очень глубокие нейронные сети и увидите, как их можно использовать в реальном мире со сложными исходными данными с помощью TensorFlow. Кроме того, вы научитесь применять TensorFlow для обратного распространения ошибки, чтобы настраивать весовые коэффициенты и смещения в процессе обучения нейронных сетей. Кроме того, курс охватывает различные типы глубоких архитектур, такие как сверточные сети, рекуррентные сети и автоэнкодеры. Изучите нейронные сети, реализуйте алгоритмы глубокого обучения и изучите уровни абстракции данных с помощью этого курса «Глубокое обучение с TensorFlow». - - - - - - - - - - - - - - - Кому подходит этот курс? Этот курс могут пройти следующие специалисты: 1. Разработчики, стремящиеся стать специалистами по анализу данных (Data Scientist); 2. Менеджеры по аналитике, возглавляющие команду аналитиков; 3. Бизнес-аналитики, желающие изучить методы глубокого обучения (МО); 4. Информационные архитекторы, желающие получить экспертные знания в области предиктивной аналитики; 5. Специалисты, стремящиеся к изучению и анализу больших данных; 6. Аналитики, желающие изучить методологии науки о данных; Однако глубокое обучение не ограничивается одной конкретной отраслью или набором навыков, его может использовать любой желающий для расширения своего портфолио. - - - - - - - - - - - - - - - Почему стоит изучать глубокое обучение с TensorFlow? TensorFlow — одна из лучших библиотек для реализации глубокого обучения. TensorFlow — это программная библиотека для численных вычислений математических выражений с использованием графов потоков данных. Узлы графа представляют математические операции, а рёбра — многомерные массивы данных (тензоры), которые между ними передаются. Граф был создан Google специально для машинного обучения. Фактически, он широко используется для разработки решений с использованием глубокого обучения. Машинное обучение — одна из самых быстрорастущих и интересных областей, а глубокое обучение представляет собой его передовую область. Глубокое обучение — это, прежде всего, изучение многослойных нейронных сетей, охватывающее широкий спектр архитектур моделей. Традиционные нейронные сети основывались на неглубоких сетях, состоящих из одного входного, одного скрытого и одного выходного слоёв. Сети глубокого обучения отличаются от обычных нейронных сетей наличием большего количества скрытых слоёв, или так называемой большей глубины. Такие сети способны обнаруживать скрытые структуры в немаркированных и неструктурированных данных (например, изображениях, звуке и тексте), которые составляют подавляющее большинство данных в мире. Для получения дополнительной информации напишите нам по адресу sales@edureka.co или позвоните нам по телефону (IND: 9606058406 / US: 18338555775) (бесплатно). LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/edureka