如果您是一名软件开发人员,想要构建可 Scalability 的 AI 驱动算法,您需要了解如何使用工具来构建这些算法。本专业课程将教您使用 TensorFlow 的最佳实践,TensorFlow 是一种流行的机器学习开源框架。 在本第四期课程中,您将学习如何在 TensorFlow 中构建时间序列模型。您将首先实现准备 Time Series 数据的最佳实践。您还将探索如何使用 RNN 和 1D ConvNets 进行预测。最后,您将应用在整个专业课程中学到的所有知识,使用真实世界的数据建立一个太阳黑子预测模型!Andrew Ng 的机器学习课程和 Deep Learning 专业课程教授机器学习和深度学习最重要的基础原理。这门新的 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员专业课程教您如何使用 TensorFlow 来实现这些原理,这样您就可以开始构建和应用可扩展的模型来解决现实世界中的问题。要想更深入地了解神经网络的工作原理,我们建议您学习 Deep Learning 专业课程。

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积累 机器学习 领域的专业知识
本课程是 DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员 专业证书 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专业证书。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 DeepLearning.AI 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'

Larry W.
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''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'

Chaitanya A.
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学生评论
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VV
已于 Nov 25, 2019审阅
Great course! The notebooks were a great help for understanding the material. I only wish there were auto-graded notebooks in addition to the quizzes like in some of the other courses by Andrew Ng.
WE
已于 Jul 16, 2020审阅
The course is fantastic. It was a bit short and with some hyperparameters tuning focus, it could have been great. Also, it seems that it is biased to show that LSTM is always superior to RNN networks.
PA
已于 Apr 24, 2021审阅
The course is overall amazing, the notebooks and videos given go hand in hand to build student's understanding. However, the video sound is too soft, using high volume is recommended



