ໃບຢັ້ງຢືນການ
6 ຫຼັກສູດ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ TensorFlow “ດີທີ່ສຸດ” (ເດືອນພະຈິກ 2023)
TensorFlow ເປັນແຫຼ່ງເປີດທີ່ນິຍົມ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ກອບທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບລະດັບຂອງວຽກງານ. ມັນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນກອບທີ່ຕ້ອງການທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່, ແລະມັນມີຄວາມ ສຳ ຄັນຫຼາຍ ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ວິທີການ ນຳ ໃຊ້ທັກສະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສ້າງແລະຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ.
ນີ້ແມ່ນເບິ່ງການຢັ້ງຢືນ TensorFlow ເທິງໃນຕະຫຼາດ:
1. DeepLearning.AI TensorFlow ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບນັກພັດທະນາ
ນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນການຢັ້ງຢືນ TensorFlow ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່, ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະຮຽນຮູ້ທັກສະທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອພັດທະນາຕົວແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໂຄງການໃບຢັ້ງຢືນມືອາຊີບນີ້ປະກອບດ້ວຍສີ່ວິຊາທີ່ສອນທ່ານວິທີການສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ທີ່ຂະຫຍາຍຕົວ. ເມື່ອສໍາເລັດໂຄງການ, ທ່ານຈະຮູ້ວິທີການປັບປຸງການປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍໂດຍໃຊ້ convolutions, ຝຶກອົບຮົມມັນເພື່ອກໍານົດຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງຂອງໂລກ, ແລະສອນເຄື່ອງຈັກວິທີການເຂົ້າໃຈ, ວິເຄາະ, ແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄໍາເວົ້າຂອງມະນຸດ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:
- ຈັດການຂໍ້ມູນຮູບພາບໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ
- ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ overfitting, ລວມທັງການຂະຫຍາຍແລະການອອກ
- ໃຊ້ TensorFlow ເພື່ອພັດທະນາ ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ ລະບົບ
- ນຳໃຊ້ RNNs, GRUs, ແລະ LSTMs ໃນຂະນະທີ່ທ່ານໃຊ້ບ່ອນເກັບມ້ຽນຂໍ້ຄວາມເພື່ອຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ
- 16 ການມອບໝາຍໂປຣແກຣມ Python
- ໄລຍະເວລາ: 4 ເດືອນເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດ, 5 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ
2. TensorFlow ສໍາລັບປັນຍາປະດິດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ
ໂຄງການນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ມີປະສົບການມາກ່ອນໃນການຂຽນລະຫັດຜູ້ທີ່ກໍາລັງຊອກຫາເພື່ອສ້າງທັກສະເຫຼົ່ານັ້ນ. ຫຼັກສູດສະແດງໃຫ້ເຫັນເຕັກນິກການປະຕິບັດຫຼັກການພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກດ້ວຍ TensorFlow. ໂຄງການຍັງເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ວິທີການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:
- ແນໃສ່ຜູ້ທີ່ມີປະສົບການມາກ່ອນໃນ Python
- ຄູສອນພ້ອມດ້ວຍຕົວຢ່າງ
- ຄໍາແນະນໍາ, ເຕັກນິກ, ແລະການປະເມີນ
- ກຳນົດເວລາປ່ຽນແປງໄດ້
- ການກໍ່ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ພື້ນຖານສໍາລັບການ ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ
- ໄລຍະເວລາ: 4 ອາທິດ, 4 ຫາ 5 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ
- ຮຽນຮູ້ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ TensorFlow
- ການປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມ, ເປັນຕົວແທນຂອງປະໂຫຍກເປັນ vectors, ການປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍ neural, ແລະການຝຶກອົບຮົມ AI
- ສອນເຄື່ອງຈັກໃຫ້ເຂົ້າໃຈ, ວິເຄາະ, ແລະຕອບສະໜອງຕໍ່ການເວົ້າຂອງມະນຸດ
- ໄລຍະເວລາ: 1 ເດືອນ
3. TensorFlow Data and Deployment Specialization (Coursera)
ໂຄງການພິເສດນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະຮຽນຮູ້ວິທີການໃຫມ່ຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະສິດທິຜົນໃນຂະນະທີ່ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ, ແລະມັນກະກຽມທ່ານສໍາລັບສະຖານະການການແຜ່ກະຈາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວມີສີ່ຫຼັກສູດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການຝຶກອົບຮົມແລະດໍາເນີນການຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຕົວທ່ອງເວັບແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໂທລະສັບມືຖືກ່ອນທີ່ຈະແກ້ໄຂແນວຄວາມຄິດກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:
- ການບັນຍາຍວິດີໂອ, ແບບສອບຖາມ, ການມອບໝາຍໃຫ້ຄະແນນ, ແລະໂຄງການທີ່ເຮັດດ້ວຍມື
- ນຳໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນໃນຕົວດ້ວຍລະຫັດສອງສາມແຖວ
- TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board, ແລະຄຸນສົມບັດ TensorFlow ອື່ນໆ
- ໄດ້ຮັບທັກສະໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, TensorFlow, Advanced Deployment, Object Detection, ແລະ JavaScript
- ແລ່ນແບບໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງທ່ານດ້ວຍ TensorFlow.js
- ໄລຍະເວລາ: 1 ເດືອນ
4. ການຮຽນຮູ້ເລິກດ້ວຍການຢັ້ງຢືນ TensorFlow 2.0
ໂຄງການນີ້ສອນເຕັກນິກພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບ TensorFlow. ມັນກວມເອົາແນວຄວາມຄິດຕ່າງໆເຊັ່ນການຫມູນໃຊ້ຂໍ້ມູນ ແລະລະບົບການເບິ່ງແຍງກວດກາ, ແລະມັນໃຫ້ປະສົບການໃນມືກັບທຸກໆ algorithm ໃນ TensorFlow. ຄູສອນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍກົງໂດຍຜ່ານກອງປະຊຸມສົດ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:
- ການຄວບຄຸມການຮຽນຮູ້
- ພື້ນຖານຂອງການອອກແບບເຄືອຂ່າຍ neural
- ການປະຕິບັດວິທີການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
- ການບັນຍາຍສົດ
- ໄລຍະເວລາ: 5 ອາທິດ, ທັງຫມົດ 30 ຊົ່ວໂມງ
ລະຫັດສ່ວນຫຼຸດສູງສຸດ 35% Off: EDUUNITEAI
5. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບ TensorFlow ໃນ Google Cloud Platform
ໂຄງການພິເສດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນີ້ຖືກພັດທະນາໂດຍ Google Cloud, ແລະມັນໃຊ້ການບັນຍາຍກ່ຽວກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ ML. ມີບົດຮຽນແນະນໍາທີ່ກວມເອົາການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບບົດຮຽນກ່ຽວກັບ TensorFlow. ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອສ້າງ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບ ML.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:
- ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເລີ່ມຕົ້ນ
- ຫຼັກສູດທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະວິຊາສະເພາະ ມີ 5 ຫຼັກສູດ
- ປະສົບການໃນມື
- ໄລຍະເວລາ: 1 ເດືອນ, 14 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ
6. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງກັບ TensorFlow
ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, Python, ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານນໍາໃຊ້ແລະເສີມຂະຫຍາຍທັກສະເຫຼົ່ານັ້ນໂດຍກວມເອົາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານ, ຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍ, ການດໍາເນີນງານ, ແລະທໍ່ປະຕິບັດ. ໂຄງການນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໃຊ້ເວລານ້ໍາຫນັກແລະອະຄະຕິໃນຂະນະທີ່ເຄືອຂ່າຍ neural ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ແລະມັນຈະກວມເອົາປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງສະຖາປັດຕະເລິກ.
ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:
- ກອບສໍາລັບການປັບເສັ້ນໂຄ້ງ, ການຖົດຖອຍ, ການຈັດປະເພດ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນການທໍາງານຂອງຄວາມຜິດພາດ
- ສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ເລິກເຊິ່ງເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳ, autoencoder, ແລະເຄືອຂ່າຍ convolutional
- ຫຼັກສູດທີ່ມີໂຄງສ້າງ
- ອຸປະກອນການສຶກສາຟຣີແລະວິດີໂອ
- ການສອນແບບໂຕ້ຕອບ
- ໄລຍະເວລາ: 5 ອາທິດ, 2 ຫາ 4 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ
ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາທີ່ຈະພັດທະນາທັກສະ TensorFlow ຂອງເຈົ້າໃຫ້ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນມື້ນີ້, ການຢັ້ງຢືນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນ. ດ້ວຍແຕ່ລະຄົນສະເຫນີລັກສະນະພິເສດຂອງຕົນເອງແລະລະດັບປະສົບການ, ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານສາມາດມີສ່ວນຮ່ວມໄດ້.
