TensorFlow для начинающих

Машинное обучение, искусственный интеллект
New
Rating: 0.0 out of 5 (0 ratings)
30 students
TensorFlow для начинающих
New
Rating: 0.0 out of 5 (0 ratings)
30 students
Создание нейронных сетей

Requirements

  • Базовые навыки Python
Description

Это курс для всех, кто желает освоить Науку о данных. Наука о данных состоит из нескольких приложений – сфер наук, которые выстраиваются в пирамиду. Чтобы работать с самыми разными ее слоями, стоит сформировать понимание всех основополагающих, и в этом курсе речь пойдет о разделах Машинного обучения. Вы узнаете, из каких наук сформирована Наука о данных, почему именно Python стал "языком данных", и как TensorFlow позволяет выполнять невероятные задачи всего за пару десятков строк кода.

Библиотеки, модули, оболочки, плагины: numpy, tensorboard, os, time, keras, matplotlib

p.s. Поскольку Udemy накладывает ограничение на длительность бесплатного курса, его продолжение вы сможете найти на моем YouTube-канале @Helen Kapatsa

© 2020. Иллюстрации от fullvector

© 2020. Фоновая музыка от Music Lab

Who this course is for:
  • Разработчики Python с интересом к Науке о данных
Course content
2 sections • 7 lectures • 1h 20m total length
  • Что такое Наука о данных
    03:48
  • Что такое TensorFlow
    01:07
  • Проверка фреймворка
    01:20
  • Векторы, матрицы
    04:00
  • Операции над матрицами
    05:19
  • Распознавание изображений
    17:55
  • Генерация текста
    47:19

Instructor
Big Data Scientist
Helen Kapatsa
  • 3.5 Instructor Rating
  • 3 Reviews
  • 41 Students
  • 2 Courses

Профессиональный разработчик программного обеспечения теперь постарается сделать Науку о данных доступнее и на русском языке. Изучая большие данные и машинное обучение с 2015-го года, я помогу Вам погрузиться в мир интереснейших задач, которые предлагает современный мир бизнеса и науки. Вместе со мной погрузитесь в фундаментальные дисциплины – предки Науки о данных, и освойте современный инструментарий для программирования в сфере Больших данных, Глубинного обучения.