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TensorFlow 课程

TensorFlow 课程可以帮助您学习神经网络、深度学习技术和模型部署策略。您可以掌握数据预处理、超参数调整和性能评估方面的技能。许多课程都会介绍用于构建模型的 Keras、用于可视化的 TensorBoard 等工具,以及用于将 AI 集成到应用程序中的各种 API。


热门 TensorFlow 课程和认证


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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:高级技术

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 分类算法, 网络架构, 可视化(计算机制图), 迁移学习, 自动编码器, 模型评估, 生成式人工智能, 人工神经网络, 生成对抗网络 (GAN), 分布式计算, 深度学习, Keras(神经网络库), 图像分析, 性能调整, 张力流, 生成模型架构

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1687 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 机器学习, 卷积神经网络, 人工智能, 计算机视觉, 数据处理, 可扩展性, 深度学习, 人工神经网络, 张力流, 图像分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 机器学习, 卷积神经网络, 人工智能, 计算机视觉, 迁移学习, 预测, 自然语言处理, 时间序列分析和预测, 文本挖掘, 深度学习, Keras(神经网络库), 可扩展性, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 人工神经网络, 张力流, 图像分析, 嵌入, 数据预处理, 预测建模

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 迁移学习, 模型部署, 自然语言处理, 监督学习, 模型评估, 深度学习, 人工神经网络, 自动编码器, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 贝叶斯统计, 概率分布, 图像分析, 张力流, 数据预处理, 数据管道, 生成模型架构

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    720 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Keras 和 TensorFlow 进行深度学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 迁移学习, 时间序列分析和预测, 强化学习, 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 张力流

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1017 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Vision Transformer (ViT), Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Image Analysis, Autoencoders, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Generative AI, Time Series Analysis and Forecasting, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Deployment

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4143 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • G

    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: 机器学习, 云计算, 脚本, 监督学习, 开发环境, 深度学习, 人工神经网络, 张力流, Google 云端平台

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    20 条评论

    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    G

    Google Cloud

    Intro to TensorFlow en Español

    您将获得的技能: Model Deployment, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Data Pipelines, Deep Learning, Machine Learning Methods, Data Preprocessing, NumPy, Supervised Learning, Pandas (Python Package)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    137 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • G

    Google Cloud

    使用顶点人工智能运行分布式 TensorFlow

    您将获得的技能: MLOps(机器学习 Operator), 模型部署, 云计算, 云部署, Google 云端平台, 分布式计算, 张力流, 图像分析

    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 可视化(计算机制图), 机器学习, 迁移学习, 模型评估, 深度学习, 数据预处理, 应用机器学习, 图像分析, 张力流

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    8217 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    开始使用 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型部署, 计算机视觉, 迁移学习, 监督学习, Keras(神经网络库), 模型评估, 深度学习, 人工神经网络, 数据预处理, 图像分析, 张力流

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    580 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Optimize TensorFlow Models For Deployment with TensorRT

    您将获得的技能: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Applied Machine Learning, Deep Learning, Performance Tuning, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Python Programming

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    76 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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总之,以下是 10 最受欢迎的 tensorflow 课程

  • TensorFlow:高级技术: DeepLearning.AI
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • 使用 Keras 和 TensorFlow 进行深度学习: IBM
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • 学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界: Google Cloud
  • Intro to TensorFlow en Español: Google Cloud
  • 使用顶点人工智能运行分布式 TensorFlow: Google Cloud
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Tensorflow 的常见问题

TensorFlow 是 Google 开发的开源机器学习框架,允许开发人员创建复杂的神经网络和机器学习模型。它之所以重要,是因为它为构建和部署机器学习应用提供了一个灵活而全面的生态系统。TensorFlow 支持各种任务,从简单的 Linear Regression 到高级的 Deep Learning 应用,是数据科学家和开发人员的通用工具。‎

掌握了 TensorFlow 的技能,您就可以在科技行业从事各种工作。常见的职位包括机器学习工程师、数据科学家、AI 研究员和专门从事 AI 应用的软件开发人员。这些职位通常涉及设计和实施 Machine Learning Model、分析数据,以及开发可以从数据中学习并根据数据进行预测的算法。‎

要想有效地学习 TensorFlow,应重点掌握几项关键技能。首先,扎实了解 Python编程是必不可少的,因为 TensorFlow 主要使用这种语言。此外,机器学习概念、线性代数和统计学方面的知识也会大大提高您使用 TensorFlow 的能力。熟悉神经网络和Deep Learning原理也至关重要,因为这些是 TensorFlow 许多应用的基础。‎

目前有许多学习 TensorFlow 的优秀在线课程。著名的课程包括DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业证书,该证书全面介绍了 TensorFlow 及其应用。另一个不错的选择是Deep Learning with TensorFlow 专项课程,该课程涵盖了使用 TensorFlow 进行深度学习的各个方面。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 TensorFlow:

  1. 免费预览 许多 TensorFloww 课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 TensorFlow 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习 TensorFlow,首先要学习涵盖机器学习和 TensorFlow 本身基础知识的入门课程。参与实践项目,将所学应用到实际场景中。利用教程和文档等在线资源加深理解。加入社区论坛也可以从其他学习者和专业人士那里获得支持和见解。‎

TensorFlow课程涵盖的典型主题包括机器学习基础、构建和训练神经网络、使用 TensorFlow API 和部署模型。高级课程可以探索计算机视觉、自然语言处理和强化学习等专项领域,提供全面的机器学习教育。‎

对于培训和提升员工技能而言,IBM Deep Learning with PyTorch、Keras 和 Tensorflow 专业证书是一个很好的选择。它使学习者掌握深度学习和 TensorFlow 的实用技能,适合希望提高员工在 AI 和机器学习方面能力的组织。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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