Gratis TensorFlow 2.0 komplett kurs

Bild av författare

AI-lösningar och maskininlärningssystem har revolutionerat allt från hur vi arbetar till hur vi lär oss. Den har uppnått en brytpunkt och formar mänsklighetens framtid. De främsta globala teknikjättarna som Google, Microsoft, Amazon, Apple, Meta, Tesla, etc investerar hårt i uppgradering och utveckling av AI-applikationer. Dessutom, enligt en rapport av Prioritetsforskning:

"Den globala marknaden för artificiell intelligens (AI) uppskattades till 119.78 miljarder USD 2022 och den förväntas nå 1,597.1 2030 miljarder USD år 38.1 med en registrerad CAGR på 2022% från 2030 till XNUMX."

 

Dessa senaste trender på marknaden kräver nu en mer skicklig arbetskraft inom denna sektor och har gått samman som ett av de högst betalda områdena. Med det sagt, om du är en nybörjare Python-programmerare med ett stort intresse för maskininlärning och artificiell intelligens så är den här artikeln för dig, så fortsätt läsa.

FreeCodeCamp har släppt en GRATIS TensorFlow 2.0 komplett kurs – Tutorial för Python Neural Networks for Beginners i samarbete med Tim Ruscica, annars känd som "Tech med Tim" från hans YouTube-kanal för utbildningsprogram. Detta 7 timmar Kursen lär ut om grundläggande begrepp inom ML & AI som algoritmer för kärninlärning, djupinlärning med neurala nätverk, datorseende med konvolutionerande neurala nätverk, naturlig språkbehandling med återkommande neurala nätverk och förstärkningsinlärning. Låt oss hoppa över till vad det omfattar:

Förutsättningar

Denna kurs kräver att du har grundläggande kunskaper i programmering med Python. Om du inte har arbetat med python tidigare, så skulle jag personligen rekommendera dig att ta "Lär dig Python – gratiskurs för nybörjare av FreeCodeCamp” först innan du går över till den här.

Kursinnehåll

Kursen är uppdelad i följande 8 moduler:

Modul 1: Grundläggande maskininlärning

Den här modulen börjar med att förklara den grundläggande terminologin som kommer att användas under kursen som maskininlärning, artificiell intelligens, neurala nätverk, etc. Den diskuterar också vikten av data. Vilka är etiketterna och vilka funktioner? Och hur fungerar det neurala nätverket?

Modul 2: Introduktion till TensorFlow

Denna modul går igenom följande ämnen:

• Installation och installation av TensorFlow
• Representerar tensorer
• Tensor form och rang
• Typer av tensorer

Modul 3: Grundläggande inlärningsalgoritmer

Denna modul täcker de fyra grundläggande maskininlärningsalgoritmerna. Dessa algoritmer har tillämpats på unika problem och datauppsättningar efter att ha belyst användningsfallen för var och en. De fyra algoritmerna som diskuteras är

• linjär regression
• Klassificering
• Kluster
• Dolda Markov-modeller

Modul 4: Neurala nätverk med TensorFlow

Denna modul går över följande underämnen:

• Hur fungerar det neurala nätverket?
• Skapa ett neuralt nätverk
• Förbehandling av data
• Bygga och träna modellen
• Utvärdera modellen
• Att göra och verifiera förutsägelserna

Modul 5: Djup datorseende – Convolutional Neural Networks

I den här modulen lär vi oss hur man utför bildklassificering och objektdetektering/igenkänning med hjälp av djup datorseende med konvolutionerande neurala nätverk och förklarar följande begrepp:

• Bilddata
• Konvolutionellt lager
• Poolande lager
• CNN Architectures

Modul 6: Bearbetning av naturligt språk med RNN

En ny typ av neuralt nätverk som är mycket mer kapabelt att bearbeta sekventiell data som text eller tecken som kallas ett återkommande neuralt nätverk (RNN) introduceras här. Den förklarar hur man använder ett återkommande neuralt nätverk för att göra följande:

• Sentimentanalys
• Teckengenerering

Modul 7: Förstärkningsinlärning med Q-Learning

Detta är det sista ämnet i kursen som behandlar förstärkningsinlärning och använder en annan teknik för att göra förutsägelser. Ämnena som diskuteras i denna modul är följande:

• Grundläggande terminologi
• Q-Learning
• Exempel på Q-Learning

Modul 8: Slutsats och nästa steg

Den här modulen rekommenderar några av källorna som nästa steg för att främja ditt lärande i TensorFlow.

Om du är intresserad av att gräva djupare i den här kursen, kolla in den här kursvideon nedan:

[inbäddat innehåll][inbäddat innehåll]

Denna kurs innehåller omfattande förklaringar och olika kodningsexempel för varje modul. När du är klar kommer du att ha en stark förståelse för de grundläggande begreppen inom maskininlärning och AI, samt förmågan att tillämpa dem på dina data och specifika problem.
 
 
Kanwal Mehreen är en blivande mjukvaruutvecklare med ett stort intresse för datavetenskap och tillämpningar av AI inom medicin. Kanwal valdes ut som Google Generation Scholar 2022 för APAC-regionen. Kanwal älskar att dela teknisk kunskap genom att skriva artiklar om populära ämnen och brinner för att förbättra representationen av kvinnor i teknisk industri.
 

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: https://www.kdnuggets.com/2023/02/free-tensorflow-20-complete-course.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-tensorflow-2-0-complete-course