发布 TensorFlow 官方入门实践课程

《TensorFlow 官方入门实操课程》是由来自Google的 TensorFlow 技术推广工程师 Laurence Moroney 制作的新手入门课程,此次由TensorFlow官方团队与老师们合作联合推出中文版本。作为机器学习新手的入门课,您不仅可以了解到机器学习的基础知识,还将有机会进行线上实操练习训练,能更快地学以致用。在科技创新的进程中,助您零基础闯关机器学习。

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课程特色

机器学习理论

您将了解如何使用 TensorFlow 来实现机器学习的应用,掌握使用 TensorFlow 的最佳做法。并了解关于入门级计算机视觉、NLP 和序列模型的拓展知识,以及如何使用 TensorFlow 针对各种场景构建基本模型,包括图像分类、理解文本中的情感以及生成式算法等。

线上实操训练

亲身体验机器学习是检验知识掌握情况的最佳方式,因此,我们提供免费算力支持的线上实训平台。无需环境设置,您可直接在线进行实操练习并获取一些经验。

课程概述

如果您是一名软件开发人员,想要构建AI驱动的算法,那么您需要了解如何使用 TensorFlow 进行开发。本课程旨在指导刚接触机器学习的开发者顺利完成其机器学习之旅的起始学习阶段,帮助您快速掌握机器学习的基础知识,并在课程的引导下通过 TensorFlow 进行深度学习,然后您将有机会通过 中国大学 MOOC 在线实训平台 进行实操练习从新手教程中学到知识。完成此部分学习后,您将掌握有关机器学习工作原理的基础知识,从而为更深入的学习做好准备。

完成此部分学习后,您将掌握到:

  • 使用TensorFlow建立和训练神经网络
  • 在训练网络识别真实图像时,使用卷积提高网络性能(10月15日上线)
  • 用自然语言处理系统教会机器理解、分析和回应人类的言语 (即将上线)
  • 处理文本,以句子为载体训练模型,训练模型创造出原创诗句!(即将上线)
  • 序列,时间序列和预测 (即将上线)
  • TensorFlow Lite (即将上线)
  • TensorFlow JS (即将上线)

本课程不提供证书,但是作为 TensorFlow 开发者认证计划的官方配套入门课程,本课程将为您进行更深入的学习打下坚实的基础,帮助您通过 TensorFlow 官方认证考试。请前往“TensorFlow 认证计划”官网了解更多认证考试相关信息。

课程大纲

第一部分:TensorFlow深度学习的第一门课程

如果您是一名软件开发人员,想要构建AI驱动的算法,那么您需要了解如何使用TensorFlow进行开发。TensorFlow是一个广受欢迎的机器学习开源框架。本课程是TensorFlow机器学习系列课程的入门部分,帮助您了解机器学习的设计思路和基本方法,体验TensorFlow的最佳实践模式,培养运用AI解决问题的直觉。

第一章:TensorFlow介绍
1.1 机器学习引言
1.2 开发环境准备
1.3 一个神经元的网络

第二章:计算机视觉介绍
2.1 计算机视觉
2.2 加载Fashion MNIST
2.3 构造神经元网络模型
2.4 训练和评估模型
2.5 自动终止训练

第三章:卷积介绍
3.1 卷积神经网络
3.2 卷积网络程序
3.3 卷积网络结构

第四章:更复杂的图像应用
4.1 项目实战
4.2 ImageDataGenerator
4.3 构建并训练模型
4.4 优化模型参数

第二部分:机器视觉 - 图像分类

本部分主要介绍常用卷积神经网络模型,包括类LeNet 网络、Inception网络等模型在常见图像分类情景中的应用,包括狗猫识别、人马识别、手势识别和手写体识别等应用。通过代码详细解释数据分析的全过程。

第五章:图像分类基础应用
5.1 狗猫分类案例

第六章:迁移学习
6.1 人马分类案例

第七章:图像多元分类
7.1 手写体识别案例
7.2 剪刀石头布案例

还有更多内容,敬请期待!

预备知识

  • 在开始学习课程之前,请确保具有软件开发经验,尤其是 Python 开发经验
  • 本课程适用于以下人员:刚开始接触机器学习,但具有计算机科学或开发背景

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原文:TensorFlow 公众号

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