将机器学习模型带入现实世界涉及的不仅仅是建模。本专业课程将教您如何驾驭各种部署场景,并更有效地使用数据来训练模型。 在这门结业课程中,您将探索部署模型时会遇到的四种不同场景。您将学习 TensorFlow Serving,这是一种能让您通过网络进行推理的技术。接着,您将了解 TensorFlow Hub,这是一个可用于迁移学习的模型库。然后,您将使用 TensorBoard 评估和了解您的模型是如何工作的,并与他人共享您的模型元数据。最后,您将探索联合学习,以及如何利用用户数据重新训练已部署的模型,同时维护数据隐私。 本专业基于我们的 TensorFlow 实践专业。如果您是 TensorFlow 的新手,我们建议您先参加 TensorFlow 实践专业课程。如果想更深入地了解神经网络的工作原理,我们建议您学习深度学习专业课程。

使用 TensorFlow 的高级部署场景
本课程是 TensorFlow:数据与部署 专项课程 的一部分

位教师:Laurence Moroney
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
27,119 人已注册
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积累特定领域的专业知识
本课程是 TensorFlow:数据与部署 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
- 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
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
涵盖的内容
12个视频7篇阅读材料1个作业
涵盖的内容
11个视频8篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
10个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料1个作业
获得职业证书
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位教师
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(47个评价)
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
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Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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MA
已于 Dec 1, 2020审阅
If you want to learn extra libraries of tensorflow then take this
CY
已于 Mar 30, 2020审阅
Many useful stuffs if you want to move for Tensorflow or AI Deployment
MS
已于 Jul 4, 2020审阅
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