コンテンツ
- AI機械学習とディープラーニングのためのTensorflowの概要（deeplearning.aiが提供）
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- 実践学習におけるTensorflow（deeplearning.aiが提供）
- 畳み込みニューラルネットワークとTensorflow（deeplearning.aiが提供）
- GCPでのTensorflowによる画像理解（Google Cloud Platformで提供）
- Google Cloud PlatformでTensorflowを使用したサーバーレス機械学習（Google Cloud Platformが提供）
- Tensorflowを使用した自然言語処理（deeplearning.aiが提供）
- 結論
取り除く：
Tensorflowは、MLに関係するコード関数を表し、ニューラルネットワークやその他のML設定で使用される数学演算を視覚化するためのMLエンジニアのお気に入りのオープンソースライブラリの1つです。
Tensorflowは、機械学習（ML）エンジニアのお気に入りのオープンソースライブラリの1つであり、MLに関係するコード関数を表し、ニューラルネットワークやその他のML設定で使用される数学演算を視覚化します。
以下に、コースラー学習ポータルで利用できる6つのコースを示します。これらのコースは、学生をTensorflow環境の完全な理解に導きます。
- AI機械学習とディープラーニングのためのTensorflowの概要（deeplearning.aiが提供）
- 実践学習におけるTensorflow（deeplearning.aiが提供）
- 畳み込みニューラルネットワークとTensorflow（deeplearning.aiが提供）
- GCPでのTensorflowによる画像理解（Google Cloud Platformで提供）
- Google Cloud PlatformでTensorflowを使用したサーバーレス機械学習（Google Cloud Platformが提供）
- Tensorflowを使用した自然言語処理（deeplearning.aiが提供）
AI機械学習とディープラーニングのためのTensorflowの概要（deeplearning.aiが提供）
このコースは、学生がスケーラブルなアルゴリズムを構築する方法、および深層学習がどのように機能するかを理解するのに役立ちます。ニューラルネットワークは、専門家Andrew Ngの知識の一部を活用して、学生のTensorflowの原理を職場で示すこの多様化されたコースの焦点の1つです。
これは中級レベルのコースで、100％オンラインであり、修了までに約8時間かかります。推奨期間は4週間です。
学生は、コンピュータビジョン用のニューラルネットワークのトレーニング、Tensorflowのベストプラクティスの学習、畳み込みニューラルネットワークの理解の学習、Tensorflowを使用した基本的なニューラルネットワークの構築を学びます。
機械学習コンポーネントのこのタイプの視覚化と処理の万能ガイド。
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質に関心がない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
実践学習におけるTensorflow（deeplearning.aiが提供）
4つのモジュールは、学生が人工知能（AI）アプリケーションとその作成方法を調べるのに役立ちます。ニューラルネットワークの構築とトレーニングはこのカリキュラムの一部であり、学生は最先端の識別と分類機能を促進するために、画像処理で畳み込みを使用することを学びます。
学生は、機械が処理する方法を学習し、ニューラルネットワークが入力データを処理する方法を直接見ることができます。
コースの実践的な要素は、これらのタイプのテクノロジーが実際の世界でどのように機能するかを示します。このオンラインコースを完了するには約1か月かかり、中級レベルのコースです。
畳み込みニューラルネットワークとTensorflow（deeplearning.aiが提供）
このコースは、機械学習の世界における特定の種類の概念である畳み込みニューラルネットワークに特に焦点を当てています。CNNは、呼ばれているように、ニューラルネットワーク内のさまざまなレイヤーを使用して画像処理を処理します。
ストライドやパディングなどの手法を使用して画像をフィルタリングおよび調査し、情報をシステムに流し込み、最終的にコンピューターを訓練して画像やオブジェクトのその他の側面を識別します。
生徒は、コンピューターがどのように情報を「見る」か、どの特定の操作が効果的な画像処理および識別タスクにつながるかについて学びます。
学生は、プロット認識、オーバーフィッティングなどのさまざまな問題について学び、顔認識、製品開発などのCNN機能を構築および維持するためのベストプラクティスを探します。
転移学習もこのシラバスの一部であり、学生は次元の成功の要素としての特徴抽出と特徴選択についてさらに学びます。
この中級レベルのコースはすべてオンラインで、4週間の推奨コース期間で完了するまでに約7時間かかります。
GCPでのTensorflowによる画像理解（Google Cloud Platformで提供）
この高度な機械学習コースは、Google Cloudを念頭に置いて特別に設計されています。この最上位の環境は、最新かつ最高のMLプログラムを作成する多くの開発者にとって頼りになるものです。
このコースでは、画像分類器をまとめるためのさまざまな戦略を生徒に示し、畳み込みニューラルネットワークの構築を理解するのに役立ちます。特徴の抽出と選択もこのコースの焦点の一部であり、学生は過剰適合および関連する問題を防ぐ方法のトレーニングを受けます。
実践的なコンポーネントには、基本的なSQL、Python、およびTensorflowの知識が必要です。
このコースは上級レベルで100％オンラインであり、完了するには11時間かかり、推奨される時間投資は週に5〜7時間です。
Google Cloud PlatformでTensorflowを使用したサーバーレス機械学習（Google Cloud Platformが提供）
このコースでは、Google Cloud PlatformでTensorflowを使用するという考え方も利用しますが、サーバーレスコンピューティングの考え方を追加して、異なるタイプの環境での機械学習を想定しています。
サーバーレスコンピューティングでは、機能は必要に応じて配信するように設計されています。このコースでは、このタイプのセットアップのユースケースについて説明し、学生がTensorflow MLモデルの構築に参加できるようにします。前処理機能と効率的な仮想化容量でMLモデルを起動する方法を理解することで、スケーラビリティと展開に重点が置かれます。
この中級レベルのコースはすべてオンラインで行われ、修了までに12時間かかります。推奨期間は1週間です。
Tensorflowを使用した自然言語処理（deeplearning.aiが提供）
Tensorflowおよびその他の機械学習ツールの最も一般的なアプリケーションの1つは、自然言語処理（NLP）の実践です。
このコースでは、スピーチ単位のタグ付けに関連するNLPの一部のコンポーネントや、ニューラルネットワークが構造予測モデルを構築するのに役立つその他の手法について学習します。 NLPはMLから多くの恩恵を受けており、学生はこれらの手法がどのように機能するかを直接見ることで恩恵を受けることができます。
実践的な学習により、学生はTensorflowでリカレントニューラルネットワークとLSTMを適用する方法や、トークン化とベクトルを使用して処理する方法など、現実の問題に対処します。
このコースは100％のオンライン中級レベルのコースで、4週間の推奨期間で完了するのに9時間かかります。
結論
これらの革新的な学習機会のいずれかを使用して、用語だけでなく、Tensorflowを使用して一般的に機能するシステムのビルドを理解することで、MLの基本とのつながりを改善します。