Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a TensorFlow
- Ce este TensorFlow?
- Caracteristicile TensorFlow
Ce este IA
- Psihologie Computațională
- Filozofie Computațională
Învățarea automată
- Teoria învățării computaționale
- Algoritmi computaționali pentru experiența computațională
Învățarea profundă
- Rețele neuronale artificiale
- Învățarea profundă vs. învățarea automată
Pregătirea mediului de dezvoltare
- Instalarea și configurarea TensorFlow
Start rapid cu TensorFlow
- Lucrul cu noduri
- Utilizarea API-ului Keras
Detecția Fraudei
- Citirea și scrierea datelor
- Pregătirea caracteristicilor
- Etichetarea datelor
- Normalizarea datelor
- Împărțirea datelor în date de test și date de antrenament
- Formatarea imaginilor de intrare
Predicții și Regresii
- Încărcarea unui model
- Vizualizarea predicțiilor
- Crearea regresiilor
Clasificări
- Construirea și compilarea unui model de clasificare
- Antrenarea și testarea modelului
Rezumat și Concluzie
Cerințe
- Experiență în programare Python
Publicul țintă
- Specialiști în știința datelor
Mărturii (2)
Exercițiile practice legate de conținut ajută cu adevărat la înțelegerea mai profundă a fiecărui subiect. De asemenea, stilul de a începe cursul cu o prezentare teoretică și de a continua cu exerciții practice este bun și util pentru a lega conținutul de ce s-a prezentat anterior.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curs - Introduction to Data Science and AI using Python
Tradus de catre o masina
Formarea a fost organizată și bine planificată, iar din ea am ieșit cu cunoștințe sistematizate și o perspectivă bună asupra temelor pe care le-am abordat.
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Curs - Deep Learning with TensorFlow 2
Tradus de catre o masina
