Tensorflow2.0深度学习&人工智能
Tensorflow 2.0 Deep Learning and Artificial Intelligence
🤖📈 推荐《Tensorflow 2.0深度学习和人工智能》书籍。掌握TensorFlow的基础和高级特性，快速构建和训练神经网络模型，为AI的进一步发展奠定基础。#人工智能 #深度学习 #TensorFlow
课程内容
本课程适用于初级到专家级的学生。🧑🎓 怎么会这样？
如果你刚刚学习了我的免费 Numpy 先决条件,那么你就知道了所有需要的东西。我们将从一些非常基础的机器学习模型开始，然后进入最先进的概念。
在此过程中，您将了解所有主要的深度学习架构，例如深度神经网络、卷积神经网络（用于图像处理）和循环神经网络（用于序列数据）。
目前的项目包括:
- 自然语言处理（NLP）
- 推荐系统
- 计算机视觉的迁移学习
- 生成对抗网络（GAN）
- 深度强化学习股票交易机器人
即使你已经学习了我以前的所有课程，你仍然会学习如何将你以前的代码转换为 Tensorflow 2.0，并且还有全新的和从未见过的项目，例如时间系列预测以及如何进行股票预测。
本课程旨在培养快速学习的学生，但也有一些深入的部分，以防你想更深入地研究理论——例如损失函数是什么、不同类型的梯度是什么以及下降方法是什么？
高级 Tensorflow 主题包括:
- 使用 Tensorflow Serving 部署模型（云中的 Tensorflow）
- 使用 Tensorflow Lite 部署模型（移动和嵌入式应用程序）
- 使用分布策略进行分布式 Tensorflow 训练
- 编写自己的自定义 Tensorflow 模型
- 将 Tensorflow 1.x 代码转换为 Tensorflow 2.0
- 常量、变量和张量
标签: 🧑🎓, 深度学习, Tensorflow, 机器学习, 编程