TensorFlow для глубокого обучения: от нуля до мастера

Почему изучение TensorFlow — это умный выбор?

Вот три главные причины изучать TensorFlow:

1. Много вакансий: Крупные компании, такие как Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM и Twitter, уже используют TensorFlow, что увеличивает спрос на квалифицированных разработчиков. TensorFlow быстро набирает популярность по сравнению с другими инструментами машинного обучения, такими как PyTorch.
2. Большой спрос = высокие зарплаты: В среднем разработчики TensorFlow зарабатывают около 148 000 долларов США, а некоторые — более 200 000 долларов США, по данным ZipRecruiter.
3. Увлекательный учебный процесс: Изучая TensorFlow, вы сможете создавать модели глубокого обучения для разнообразных приложений, включая регрессию, компьютерное зрение (распознавание изображений), обработку естественного языка (анализ текстов) и прогнозирование временных рядов (предсказание будущих событий на основе данных). Разве это не захватывает?

Этот курс подготовит вас к требованиям, которые выдвигают рекрутеры для специалистов TensorFlow.

Вы будете изучать TensorFlow вместе с активным сообществом.

Выпускники Zero To Mastery успешно трудоустраиваются в компании-светила технологического мира, такие как Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber и Facebook.

Вы можете стать одним из них.

Зарегистрировавшись сегодня, вы присоединитесь к эксклюзивному онлайн-сообществу, где сможете учиться вместе с тысячами сверстников, наставников и инструкторов.

Главное, что обучение ведет эксперт в этой области с реальным опытом работы в машинном обучении.

Ваше обучение TensorFlow: краткий обзор

Этот курс максимально интерактивный и ориентирован на проекты. Вы не будете просто смотреть лекции — вы будете активно участвовать в обучении.

Вас ждут эксперименты, упражнения, разработка настоящих проектов в сфере машинного обучения, которые имитируют реальные задачи.

Также вы получите советы о том, что ожидать на экзамене по TensorFlow.

В итоге вы получите навыки, необходимые для создания передовых решений глубокого обучения, которые используют крупнейшие технологические компании.

Курс очень подробный, но не волнуйтесь — мы начнем с самых основ!

0. Основы TensorFlow

• Введение в тензоры (создание тензоров)
• Извлечение данных из тензоров (характеристики тензоров)
• Манипуляции тензорами (операции с тензорами)
• Использование Tensors с NumPy
• Применение @tf.function (улучшение функций Python)
• Использование GPU в TensorFlow

1. Регрессия с использованием нейронных сетей в TensorFlow

• Создание последовательных моделей TensorFlow с несколькими слоями
• Подготовка данных для машинного обучения
• Понимание компонентов моделей глубокого обучения (функции потерь, архитектура, оптимизация)
• Диагностика проблем регрессии (прогнозирование значений) и построение соответствующей нейронной сети

2. Классификация с помощью нейронных сетей в TensorFlow

• Диагностика проблем классификации (выбор между вариантами)
• Создание, компиляция и обучение моделей классификации с использованием TensorFlow
• Создание моделей для бинарной и многоклассовой классификации
• Визуализация метрик производительности различных моделей
• Совпадение формы входных и выходных данных

3. Компьютерное зрение с использованием сверточных нейронных сетей в TensorFlow

• Создание сверточных нейронных сетей с Conv2D и слоями пулинга
• Распознавание различных задач компьютерного зрения
• Разработка нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения
• Использование реальных изображений для моделей визуализации

4. Трансферное обучение в TensorFlow: извлечение признаков

• Извлечение признаков из данных с помощью предварительно обученных моделей
• Использование TensorFlow Hub для доступа к предварительно обученным моделям
• Применение TensorBoard для оценки производительности различных моделей

5. Трансферное обучение в TensorFlow: тонкая настройка

• Проведение нескольких экспериментов с машинным обучением
• Применение увеличения данных для разнообразия данных обучения
• Тонкая настройка предварительно обученных моделей под ваши потребности
• Использование обратных вызовов для добавления функций в модель во время обучения

6. Трансферное обучение в TensorFlow: масштабирование (мини-проект Food Vision)

• Масштабирование существующей модели для повышения производительности
• Оценка ваших моделей машинного обучения при выявлении некорректных предсказаний
• Превосходство над результатами оригинальной работы Food101, используя всего 10% данных

7. Этапный проект 1: Food Vision

• Примените все изученные навыки для создания модели Food Vision, которая классифицирует 101 тип продуктов питания и превосходит результаты оригинального исследования Food101.

8. Основы обработки естественного языка (NLP) в TensorFlow

Вы изучите:

• Подготовку текстовых данных для нейронных сетей
• Создание эмбеддингов слов с TensorFlow
• Построение нейронных сетей для бинарной и многоклассовой классификации с использованием:
  • RNN (рекуррентные нейронные сети)
  • LSTM (долгосрочные краткосрочные памяти)
  • GRU (гейтерные рекуррентные элементы)
  • CNN
• Оценка производительности моделей NLP

9. Этапный проект 2: SkimLit

• Воссоздайте модель, представленную в исследовании PubMed 200k, для классификации секвенций в медицинских аннотациях, чтобы помочь исследователям быстрее анализировать литературу.

10. Основы временных рядов в TensorFlow

• Определение задач временных рядов (предсказание на основе временных трендов, например, прогнозирование стоимости акций AAPL)
• Подготовка данных для анализа временных рядов (признаки и метки)
• Изучение различных методов оценки временных рядов
  • MAE — средняя абсолютная ошибка
• Построение моделей прогнозирования временных рядов с использованием TensorFlow
  • RNN (рекуррентные нейронные сети)
  • CNN (сверточные нейронные сети)

11. Этапный проект 3: (Сюрприз)

• Если вы дошли до этого момента, вы действительно заинтересованы в курсе. Финальный проект будет действительно полезным... увидимся на курсе!

Основные выводы

Рост популярности TensorFlow создает множество возможностей для тех, кто освоил эту технологию.

Компании, такие как Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM и Twitter, уже используют TensorFlow. Эта платформа начинает опережать другие инструменты машинного обучения, такие как PyTorch, в сфере трудоустройства.

Мы гарантируем, что это самый подробный и актуальный курс по TensorFlow, доступный онлайн.

Так чего же вы ждете? Повышайте свою квалификацию и доход, став инженером по глубокому обучению и добавив TensorFlow в свой арсенал навыков 💪.

Рисковать нечем, так как вы можете начать обучение немедленно. Если курс не оправдает ожиданий, мы вернем деньги в течение 30 дней, без лишних вопросов.