[Udemy, Lazy Programmer Inc.] Tensorflow 2: глубокое обучение и искусственный интеллект (2025)

[Itnull]

Автор: Udemy, Lazy Programmer Inc.
Название: Tensorflow 2: глубокое обучение и искусственный интеллект (2025)

Описание:

[2025] Tensorflow 2: Deep Learning & Artificial Intelligence [Udemy] [Lazy Programmer Inc.]

Язык: английский + перевод

Машинное обучение и нейронные сети для компьютерного зрения, анализа временных рядов, обработки естественного языка, генеративно-состязательных сетей, обучения с подкреплением и многого другого!

Чему Вы научитесь:

• Искусственные нейронные сети (ИНС) / глубокие нейронные сети (ГНС)
• Прогнозируйте Доходность акций
• Прогнозирование временных рядов
• Компьютерное зрение
• Как создать Обучающего Робота для торговли акциями с глубоким подкреплением
• GaN (Генеративные состязательные сети)
• Рекомендательные системы
• Распознавание изображений
• Сверточные нейронные сети (CNNs)
• Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
• Используйте Tensorflow Serving для обслуживания вашей модели с помощью RESTful API
• Используйте Tensorflow Lite для экспорта вашей модели на мобильные (Android, iOS) и встроенные устройства
• Используйте стратегии распределения Tensorflow для распараллеливания обучения
• Низкоуровневый Tensorflow, градиентная лента и создание собственных моделей
• Обработка естественного языка (НЛП) с глубоким обучением
• Продемонстрируйте Закон Мура с помощью кода
• Перенесите обучение на создание самых современных классификаторов изображений
• Получите сертификат разработчика Tensorflow
• Ознакомьтесь с важными основами OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion

Описание:

Добро пожаловать в Tensorflow 2.0!

Материалы курса:

23 раздела • 148 лекций • 26ч. 22м.

• Приветствие
• Google Colab
• Машинное обучение и нейроны
• Искусственные нейронные сети прямого распространения
• Интерлюдия: tf.data
• Свёрточные нейронные сети
• Рекуррентные нейронные сети, временные ряды и последовательные данные
• Обработка естественного языка (NLP)
• Рекомендательные системы
• Трансферное обучение для компьютерного зрения
• GAN (генеративно-состязательные сети)
• Глубокое обучение с подкреплением (теория)
• Проект по торговле акциями с использованием глубокого обучения с подкреплением
• Расширенное использование Tensorflow
• Низкоуровневый Tensorflow
• Подробнее: функции потерь
• Подробно: градиентный спуск
• Завершение курса
• Дополнительно
• Настройка среды (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
• Дополнительная помощь в программировании на Python для начинающих (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
• Эффективные стратегии обучения машинному обучению (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
• Приложение / Финал часто задаваемых вопросов

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.