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。
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 生成式人工智能, 时间序列分析和预测, 模型评估, 迁移学习, 预测建模, 机器学习, 卷积神经网络, 自然语言处理, 预测, 计算机视觉, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 分类算法, 张力流, 应用机器学习, 数据预处理, 图像分析, 嵌入, 深度学习
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型评估, 机器学习, Keras(神经网络库), 人工智能, 计算机视觉, 人工神经网络, 深度学习, 张力流, 数据预处理, 图像分析
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning Methods, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing
中级 · 专业证书 · 3-6 个月
DeepLearning.AI
您将获得的技能: 生成式人工智能, 生成对抗网络 (GAN), 迁移学习, 模型评估, 卷积神经网络, 计算机视觉, 分类算法, 可视化(计算机制图), 自动编码器, 人工神经网络, 深度学习, Keras(神经网络库), 网络架构, 分布式计算, 性能调整, 图像分析, 张力流, 生成模型架构
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Imperial College London
您将获得的技能: 概率分布, 模型评估, 迁移学习, 贝叶斯统计, 卷积神经网络, 自然语言处理, 数据管道, 计算机视觉, 监督学习, 自动编码器, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 模型部署, 数据预处理, 图像分析, 张力流, 应用机器学习, 生成模型架构
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, 检索-增强生成, 迁移学习, PyTorch(机器学习库), Keras(神经网络库), 机器学习, 模型评估, 生成模型架构, 计算机视觉, 视觉转换器(ViT), Python 程序设计, 监督学习, Apache Spark, 大型语言模型, LLM 申请, Prompt Engineering, 数据科学, 无监督学习, 矢量数据库, PySpark
攻读学位
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 生成式人工智能, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘, 数据预处理, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 张力流, 嵌入, 应用机器学习
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 模型评估, 生成式人工智能, 卷积神经网络, 迁移学习, Machine Learning 方法, 强化学习, 计算机视觉, 自动编码器, 性能调整, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 无监督学习, 张力流, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习
中级 · 课程 · 1-3 个月

Google Cloud
您将获得的技能: Google 云端平台, 云计算, 机器学习, 监督学习, 人工神经网络, 脚本, 开发环境, 深度学习, 张力流
初级 · 项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Forecasting, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Analytics, Model Evaluation, Predictive Modeling
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning, Classification Algorithms
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 模型评估, 迁移学习, 卷积神经网络, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 可视化(计算机制图), 分类算法, 深度学习, 图像分析, 张力流, 网络架构
中级 · 课程 · 1-4 周
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。
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:
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。