به راهنمای کامل TensorFlow برای یادگیری عمیق با پایتون خوش آمدید!
این دوره شما را در مورد نحوه استفاده از چارچوب TensorFlow گوگل برای ایجاد شبکه های عصبی مصنوعی برای یادگیری عمیق راهنمایی می کند! هدف این دوره ارائه راهنمای آسان برای درک پیچیدگی های چارچوب TensorFlow گوگل به روشی است که به راحتی قابل درک باشد. سایر دورهها و آموزشها تمایل دارند از جریان تنسوری خالص دور بمانند و در عوض از انتزاعیهایی استفاده کنند که کنترل کمتری به کاربر میدهد. در اینجا ما دوره ای را ارائه می دهیم که در نهایت به عنوان راهنمای کاملی برای استفاده از چارچوب TensorFlow همانطور که در نظر گرفته شده است عمل می کند و در عین حال آخرین تکنیک های موجود در یادگیری عمیق را به شما نشان می دهد!
این دوره برای ایجاد تعادل بین تئوری و پیاده سازی عملی، با راهنمای کامل کدهای نوت بوک jupyter و اسلایدها و یادداشت های مرجع آسان طراحی شده است. ما همچنین تمرین های زیادی برای آزمایش مهارت های جدید شما در طول راه داریم!
این دوره موضوعات مختلفی از جمله
را پوشش می دهدفریمورکهای یادگیری عمیق زیادی وجود دارد، پس چرا از TensorFlow استفاده کنید؟
TensorFlow یک کتابخانه نرمافزار منبع باز برای محاسبات عددی با استفاده از نمودارهای جریان داده است. گرهها در نمودار، عملیات ریاضی را نشان میدهند، در حالی که لبههای نمودار نشاندهنده آرایههای داده چند بعدی (تانسورها) هستند که بین آنها ارتباط برقرار میکنند. معماری انعطاف پذیر به شما امکان می دهد محاسبات را در یک یا چند CPU یا GPU در دسکتاپ، سرور یا دستگاه تلفن همراه با یک API واحد مستقر کنید. TensorFlow در ابتدا توسط محققان و مهندسانی که بر روی تیم مغز گوگل در سازمان تحقیقاتی هوش ماشینی گوگل کار میکردند، به منظور انجام تحقیقات یادگیری ماشین و شبکههای عصبی عمیق توسعه داده شد، اما این سیستم به اندازهای عمومی است که در طیف گستردهای از حوزههای دیگر قابل اجرا باشد. خوب.
شرکتهای بزرگ در سراسر جهان از جمله Airbnb، Ebay، Dropbox، Snapchat، Twitter، Uber، SAP، Qualcomm، IBM، Intel، و البته Google از آن استفاده میکنند.
امروز به یک مربی یادگیری ماشین تبدیل شوید! ما شما را در داخل دوره خواهیم دید!
رئیس بخش علوم داده در آموزش پیریان
نمایش نظرات