גלה את המדריכים והמדריכים הטובים ביותר שלנו למגוון נושאים, כולל טכנולוגיה, בריאות, סגנון חיים ועוד. הצטרף אלינו לעדכונים עשירים ומעניינים שיסייעו לך להרחיב את הידע שלך ולשפר את חייך.
תפריט
גלה את המדריכים והמדריכים הטובים ביותר שלנו למגוון נושאים, כולל טכנולוגיה, בריאות, סגנון חיים ועוד. הצטרף אלינו לעדכונים עשירים ומעניינים שיסייעו לך להרחיב את הידע שלך ולשפר את חייך.
מוצע על ידי: קורסרה (מה זה קורסרה?)
סדרה של 3 קורסים
לא נדרש ידע מוקדם
ללא סיכונים מיותרים
התמחות זו מיועדת לחוקרי מכונת למידה ולמעשיים שמחפשים לפתח מיומנויות פרקטיות במסגרת הפופולרית למידה עמוקה TensorFlow.
הקורס הראשון בהתמחות זו ידריך אתכם במושגים הבסיסיים הנדרשים כדי:
הקורס השני יעמיק את הידע והמיומנויות שלכם ב-TensorFlow, כדי לפתח:
תתרגלו גם את ה-APIs של TensorFlow לכלול מודלים של רצפים.
הקורס האחרון מתמחה בגישה הסתברותית ההופכת למשמעותית יותר ויותר בלמידה עמוקה. תלמדו:
קורס זה יכול להיחשב גם כמבוא לספריית TensorFlow Probability.
הידע הדרוש להתמחות זו הוא:
במסגרת הפרויקטים הסופיים והמטלות התכנותיות של התמחות זו, תרכשו מיומנויות מעשיות בפיתוח מודלים של למידה עמוקה למגוון יישומים כגון:
ברוכים הבאים לקורס "להתחיל עם TensorFlow 2"! בקורס הזה תלמדו את כל התהליך לפיתוח מודלים של למידת עומק עם TensorFlow, מאיפיון, אימון, הערכה וחיזוי עם מודלים דרך ה-API הסדרתי, אימות מודלים, שילוב רגולציה, יישום קריאות חוזרות, ושמירה וט loading של מודלים.
תיישמו את הקונספטים שתלמדו מיד עם תרגולים מעשיים בקידוד, בהנחיית עוזר הוראה מוסמך. בנוסף, יש סדרה של מטלות תכנות המוערכות אוטומטית כדי לחזק את הכישורים שלכם.
בסוף הקורס, תקבצו יחד את הקונספטים בפרויקט גמר, שבו תפתחו מודל מסווג תמונות מלכתחילה.
TensorFlow היא ספריית מכונה בקוד פתוח, ואחת מהמסגרות הנמצאות בשימוש הנרחב ביותר בלמידת עומק. הוצאת TensorFlow 2 מסמלת שינוי משמעותי בפיתוח המוצר, עם דגש עיקרי על קלות השימוש לכל המשתמשים, מתחילים ועד ברמה מתקדמת. קורס זה מיועד גם למשתמשים חדשים בתכלית ובנוסף למי שיש לו ניסיון ב-TensorFlow 1.x.
הידע הנדרש כדי להצליח בקורס הוא:
ברוכים הבאים לקורס "להתאמה אישית של המודלים שלכם עם TensorFlow 2"! בקורס הזה תעמיקו את הידע והכישורים שלכם ב-TensorFlow כדי לפתח מודלים וטכניקות למידה מעמיקה מותאמות אישית לכל יישום. תשתמשו ב-APIs ברמה נמוכה ב-TensorFlow כדי לפתח ארכיטקטורות מודל מורכבות, שכבות מותאמות אישית ומידע גמיש. תרחיבו גם את הידע שלכם ב-APIs של TensorFlow כדי לכלול מודלי סדרה.
תיישמו את הקונספטים מיד עם תרגולים מעשיים, בהנחיית עוזר הוראה מוסמך. בנוסף, יש סדרה של מטלות תכנות המוערכות אוטומטית לחיזוק הכישורים שלכם.
בסוף הקורס, תקבצו את הקונספטים בפרויקט גמר, שבו תפתחו מודל תרגום נוירוני בהתאמה אישית מלכתחילה.
TensorFlow היא ספריית מכונה בקוד פתוח, ואחת מהמסגרות הנמצאות בשימוש הנרחב ביותר בלמידת עומק. הוצאת TensorFlow 2 מסמלת שינוי משמעותי בפיתוח המוצר, עם דגש עיקרי על קלות השימוש לכל המשתמשים, מתחילים ועד ברמה מתקדמת.
קורס זה עוקב ישירות אחרי הקורס הקודם "להתחיל עם TensorFlow 2". הידע הנוסף הנדרש כדי להצליח הוא:
ברוכים הבאים לקורס "למידע מונחה הסתברות עם TensorFlow"! קורס זה מתבסס על הקונספטים והכישורים הבסיסיים ל-TensorFlow שנלמדו בשני הקורסים הראשונים, וממוקד בגישה מונחית הסתברות ללמידת עומק. זהו תחום חשוב מאוד שמטרתו לכמת את הרעש והאי-ודאות שנמצאים לעיתים קרובות בנתונים מהמציאות. זהו אספקט קרדינלי כאשר משתמשים במודלים ללמידת עומק בתחומים כמו רכבים אוטונומיים או אבחנות רפואיות; חשוב שהמודל ידע מה הוא לא יודע.
תלמדו כיצד לפתח מודלים הסתברותיים עם TensorFlow, תוך שימוש בספריית ההסתברות של TensorFlow, אשר עוצבה כדי להקל על השילוב של מודלים הסתברותיים עם למידת עומק. כך, קורס זה יכול להיחשב גם כהקדמה לספריית ההסתברות של TensorFlow.
תלמדו כיצד דחיסות הסתברותיות יכולות להיות מיוצגות ומשולבות במודלי למידת עומק ב-TensorFlow, כולל רשתות נוירונים בייסיאניות, זרמים נורמליים ואוטו-קודרים משתנים. תלמדו לפתח מודלים לכימות אי-ודאות, כמו גם מודלים גנרטיביים שיכולים ליצור דוגמאות חדשות דומות לאלו בנתונים, כמו תמונות של פנים של מפורסמים.
תיישמו את הקונספטים באמצעות תרגולים מעשיים, בהנחיית עוזר הוראה מוסמך. בנוסף, יש סדרה של מטלות תכנות המוערכות אוטומטית לחיזוק הכישורים שלכם.
בסוף הקורס, תקבצו את הקונספטים בפרויקט גמר, שבו תפתחו אלגוריתם אוטו-קודר משתנה כדי ליצור מודל גנרטיבי של מערך תמונות סינתטיות שתצטרכו ליצור בעצמכם.
קורס זה עוקב אחרי שני הקורסים הקודמים בהתמחות, "להתחיל עם TensorFlow 2" ו"להתאים את המודלים שלכם עם TensorFlow 2". הידע הנוסף הנדרש כדי להצליח הוא:
