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。

您将学到什么
用 TensorFlow 解决时间序列和预测问题
使用最佳实践为时间序列学习准备数据
探索如何使用 RNN 和 ConvNets 进行预测
利用真实世界的数据建立太阳黑子预测模型
您将获得的技能
您将学习的工具
要了解的详细信息

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积累 机器学习 领域的专业知识
- 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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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
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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.
已于 Jun 4, 2020审阅
Laurence Moroney is the best. Before taking up the course, i didnt know anything about the AI or ML or Tensorflow. The concepts were explained in such a manner that anyone can learn Tensorflow.
已于 Jun 18, 2020审阅
Coming from a background of knowing Deep Learning and theory of Time Series, this course was extremely helpful in understanding the practical aspects. I would recommend you take a course as well




