Spezialisierung für TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken

Das DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Zertifikat stattet Sie mit dem grundlegenden Wissen aus, um TensorFlow-Modelle der Einstiegsklasse unter Verwendung der Sequential API zu erstellen und bereitet Sie auf die Google TensorFlow Developer Certificate Prüfung vor.

In dieser neuen TensorFlow Specialization werden Sie Ihre Fähigkeiten erweitern und Ihr Verständnis der TensorFlow-Techniken auf die nächste Stufe heben. Sie werden lernen, wie Sie die funktionale API für benutzerdefinierte Schulungen, benutzerdefinierte Schichten und benutzerdefinierte Modelle nutzen können. Sie werden in die Lage versetzt, TensorFlow zu beherrschen, um leistungsstarke Anwendungen für komplexe Szenarien zu erstellen.

Spezialisierung: Erwerben Sie praktisches Wissen und praktisches Training in fortgeschrittenen TensorFlow-Techniken wie Style Transfer (ein Bild im Stil eines anderen malen), Objekterkennung (erkennen, wo sich ein Objekt in einem Bild befindet) und generatives maschinelles Lernen (neue Bilder von Grund auf generieren).

Kurs 1: Verstehen Sie die Grundlagen der funktionalen API und erstellen Sie exotische nicht-sequenzielle Modelltypen, benutzerdefinierte Verlustfunktionen und Ebenen.

Kurs 2: Lernen Sie, wie Optimierung funktioniert und wie Sie GradientTape und Autograph verwenden. Optimieren Sie das Training in verschiedenen Umgebungen mit mehreren Prozessoren und Chiptypen.

Kurs 3: Üben Sie die Objekterkennung, Bildsegmentierung und die visuelle Interpretation von Faltungen.

Kurs 4: Erforschen Sie generatives Deep Learning und wie KI neue Inhalte erstellen kann, von Style Transfer über Auto Encoding und VAEs bis hin zu Generative Adversarial Networks.

Die TensorFlow: Advanced Techniques Specialization bietet einen leicht zugänglichen Weg für Software- und Machine-Learning-Ingenieure im Anfangsstadium und in der Mitte ihrer Karriere, die über grundlegende Kenntnisse von TensorFlow verfügen und TensorFlow meistern möchten. Sie lernen, wie sie fortgeschrittene Funktionen nutzen können, um ihre Fähigkeiten zu erweitern und leistungsstarke Modelle zu erstellen.

Die Teilnehmer sollten über gute Kenntnisse in den Bereichen KI und Deep Learning verfügen. Sie sollten über mittlere Python-Kenntnisse verfügen (Verständnis von Dekoratoren und Kontextmanagern ist von Vorteil) sowie einige Erfahrung mit einem Deep Learning Framework (TensorFlow, Keras oder PyTorch). Sie sollten über Grundkenntnisse in Kalkül, linearer Algebra und Statistik verfügen.

Wir empfehlen Ihnen dringend den Abschluss der Deep Learning Specialization zu absolvieren, bevor Sie diese Specialization beginnen.

Nach Abschluss dieser Specializations werden Sie praktische Kenntnisse und eine praktische Ausbildung in fortgeschrittenen TensorFlow-Techniken wie Style Transfer, Objekterkennung und generatives maschinelles Lernen erhalten.

Diese Specialization wurde von Laurence Moroney erstellt.

Laurence Moroney leitet den Bereich KI Advocacy bei Google und hat die Vision, KI für Entwickler einfach zu machen und den Zugang zu ML-Karrieren für alle zu erweitern. Er hat Dutzende von Programmierbüchern geschrieben, das jüngste ist 'AI and ML for Coders' bei O'Reilly. Laurence ist der Meinung, dass MOOCs eine der besten Möglichkeiten sind, um zu lernen, und freut sich, mit DeepLearning.AI auf Coursera TensorFlow Specializations zu erstellen.

Wenn er nicht gerade mit Technologie arbeitet, ist er ein aktives Mitglied der Science Fiction Writers of America und hat mehrere Science-Fiction-Romane und Comics geschrieben sowie ein Drehbuch produziert. Laurence lebt im Bundesstaat Washington, wo er viel zu viel Kaffee trinkt.

Dies ist eine Specialization, die aus 4 Kursen besteht.

Wir empfehlen, die Kurse in der vorgeschriebenen Reihenfolge zu belegen, um eine logische und gründliche Lernerfahrung zu machen.

Diese Specialization besteht aus vier Kursen. Bei 5 Stunden pro Woche dauert es in der Regel 3-4 Wochen, jeden Kurs zu absolvieren.

Nein

Dieses Programm ist komplett online, Sie müssen also nicht persönlich in einem Klassenzimmer erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Internet oder Ihr mobiles Gerät auf Ihre Vorlesungen, Texte und Aufgaben zugreifen.

Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine kostenlose 7-tägige Testphase, in der Sie kostenlos kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattung, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Programmkarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und das Programm abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können das Programm besuchen, um das Programmmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für ein Programm anmelden, das Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.