Ai & дълбоко обучение с Tensorflow сертифициране

Edureka

Описание на програмата

Прочетете официалното описание

Ai & дълбоко обучение с Tensorflow сертифициране

Edureka

Обучението на Edureka за AI и дълбокото обучение с курс Tensorflow Ще ви направи експерт в обучението и оптимизирането на основни и конволюционни невронни мрежи, използвайки проекти и задачи в реално време. Също така ще овладеете понятията като функцията SoftMax, Autoencoder Neural Networks, Restricted Boltzmann Machine (RBM).

За курса

Edureka's Deep Learning с Tensorflow курс ще ви помогне да научите основните понятия на TensorFlow, основните функции, операциите и изпълнението на тръбопровода. Започвайки с прост пример за "Здравей", през целия курс ще можете да видите как TensorFlow може да се използва при монтаж, регресия, класификация и минимизиране на грешките. Тази концепция след това се изследва в света на Deep Learning. Ще оцените общите и не толкова често срещаните дълбоки невронни мрежи и ще видите как те могат да бъдат експлоатирани в реалния свят с комплексни сурови данни, използвайки TensorFlow. Освен това ще научите как да прилагате TensorFlow за обратно проникване, за да настроите теглата и отклоненията, докато се подготвят невронните мрежи. Накрая курсът обхваща различни типове дълбоки архитектури, като конволюционни мрежи, периодични мрежи и автоматични кодиращи устройства.

Разпространете в невронни мрежи, внедрете алгоритми за дълбоко учене и изследвайте слоеве от абстракция на данни с помощта на този курс за дълбоко обучение с TensorFlow.

Цели на курса

След завършване на курса "Дълбоко обучение" с TensorFlow, трябва да можете:

  • Определете дълбокото обучение
  • Изразете мотивацията зад Deep Learning
  • Прилагане на аналитична математика върху данните
  • Изберете между различни дълбоки мрежи
  • Обяснете невронни мрежи
  • Тренирайте невронни мрежи
  • Обсъдете обратно пропаганда
  • Опишете Autoencoders и вариационните Autoencoders
  • Изпълнете програма "Hello World" в TensorFlow
  • Внедрете различни регресионни модели
  • Опишете конволюционните невронни мрежи
  • Обсъдете приложението на конволюционните невронни мрежи
  • Обсъдете периодични невронни мрежи
  • Опишете теорията на рекурсивната невронна тензорна мрежа
  • Прилагане на модела на рекурсивната невронна мрежа
  • Обяснете неспециализираното обучение
  • Обсъдете приложенията на Незадоволителното обучение
  • Обяснете ограничената машина на Болцман
  • Прилагане на съвместното филтриране с МПХ
  • Определете Autoencoders и обсъдете техните приложения
  • Обсъдете мрежата за дълбоко вярване

Защо да науча Tensorflow?

TensorFlow е една от най-добрите библиотеки за прилагане на Deep Learning. TensorFlow е софтуерна библиотека за числено изчисляване на математически изрази, използвайки графики за потока от данни. Възлите в графиката представляват математически операции, а ръбовете представляват многоизмерните масиви от данни (tensors), които текат между тях. Той е създаден от Google и е съобразен с машинното обучение. Всъщност той се използва широко за разработване на решения с дълбоко обучение.

Машинното обучение е едно от най-бързо развиващите се и най-вълнуващите полета там, а Deep Learning представлява истинското му кървене. Дълбокото обучение е преди всичко проучване на многопластови невронни мрежи, обхващащи широк спектър от модели архитектури. Традиционните невронни мрежи разчитаха на плитки мрежи, съставени от един вход, един скрит слой и един изходен слой. Мрежите за дълбоко учене се различават от тези обикновени невронни мрежи, които имат по-скрити слоеве или т.нар. Повече дълбочина. Тези видове мрежи могат да открият скрити структури в неетизирани и неструктурирани данни (т.е. изображения, звуци и текст), които представляват по-голямата част от данните в света.

Кой трябва да отиде за това обучение?

Edureka Дълбочинното обучение с Tensorflow курс е предназначено за всички, които искат да научат Deep Leaning, което включва разбиране на методите за дълбоко учене, невронни мрежи, дълбоко учене използва Tensorflow, ограничени Boltzmann машини (RBM) и Autoencoders.

Следните професионалисти могат да посетят този курс: 1. Разработчици, които се стремят да бъдат "учен за данни" 2. Мениджъри на Google Анализ, които ръководят екип от анализатори 3. Бизнес анализатори, които искат да разберат техниките за дълбоко обучение (ML) 4. Информационни архитекти, които искат да придобият опит в Предсказуем анализ 5. Специалисти, които искат да привлекат и анализират Big Data 6. Анализатори, които искат да разберат методологиите на науката за данни Въпреки това, задълбоченото обучение не е фокусирано единствено върху дадена индустрия или набор от умения, но може да бъде използвано от всеки, за да увеличи портфолиото си.

Какви са предпоставките за този курс?

Изисквани предварителни условия

  • Основни познания по програмиране в Python
  • Понятие за масиви
  • Концепции за машинното обучение

Едурека ви предлага безплатен курс - Модул за статистически алгоритми и алгоритми за машинно обучение: Наблюдавани и ненаблюдавани алгоритми за учене, след като сте се записали в курс Deep Learning с TensorFlow.

Edureka Process Certification:

  • След като успеете успешно през проекта (Прегледан от експерт по edureka), ще бъдете удостоени със сертификат Tensorflow Expert на edureka.
  • сертифициране edureka има признаване индустрия и ние сме предпочитан партньор за много МНК egCisco, Ford, MPHASIS, Nokia, Wipro, Accenture, IBM, Philips, Citi, Ford, Mindtree, BNYMellon др обучение Моля, бъдете сигурни.
Тук се предлагат програми по:
  • Английски


Последна актуализация July 8, 2017
Срок и цена
Този курс е Online
Start Date
Дата на начало
Отворено кандидатстване
Duration
Продължителност
Задочна/вечерна форма
Price
такса
269 EUR
Locations
Индия - Индия Online
Дата на начало: Отворено кандидатстване
Крайна дата за записване Запитване на информация
Дата на завършване Запитване на информация
Dates
Отворено кандидатстване
Индия - Индия Online
Крайна дата за записване Запитване на информация
Дата на завършване Запитване на информация