Ai & Djupt Lärande Med Tensorflow Certifiering

Edureka

Programbeskrivning

Läs den officiella beskrivningen

Ai & Djupt Lärande Med Tensorflow Certifiering

Edureka

Edureka's AI & Deep learning med Tensorflow kurs Kommer att göra dig till en expert på träning och optimering av grundläggande och konvolutionella neurala nätverk med hjälp av realtidsprojekt och uppdrag. Du kommer också att behärska koncept som SoftMax-funktion, Autoencoder Neural Networks, Restricted Boltzmann Machine (RBM).

Om kursen

Edureka Deep Learning med Tensorflow kurs hjälper dig att lära dig de grundläggande begreppen TensorFlow, huvudfunktionerna, operationerna och exekveringsrörledningen. Börja med ett enkelt "Hello Word" -exempel under hela kursen kan du se hur TensorFlow kan användas vid kurvmontering, regression, klassificering och minimering av felfunktioner. Detta koncept utforskas sedan i Deep Learning-världen. Du kommer att utvärdera de gemensamma, och inte så vanliga, djupa neurala nätverk och se hur dessa kan utnyttjas i den verkliga världen med komplexa rådata med TensorFlow. Dessutom kommer du att lära dig hur du applicerar TensorFlow för backpropagation för att ställa in vikterna och förspänningarna medan de neurala nätverken utbildas. Slutligen täcker kursen olika typer av Deep Architectures, som Konvolutionella Nätverk, Återkommande Nätverk och Autoenkodare.

Ta del i neurala nätverk, implementera Deep Learning-algoritmer och utforska lager av dataabstraktion med hjälp av denna Deep Learning med TensorFlow-kurs.

Kursens mål

Efter avslutandet av denna Deep Learning med TensorFlow-kursen ska du kunna:

  • Definiera Deep Learning
  • Uttryck motivationen bakom Deep Learning
  • Applicera analytisk matematik på data
  • Välj mellan olika djupa nätverk
  • Förklara neurala nätverk
  • Träna neurala nätverk
  • Diskutera Backpropagation
  • Beskriv Autoenkodare och varianter av Autoenkodare
  • Kör ett "Hello World" -program i TensorFlow
  • Genomföra olika regressionsmodeller
  • Beskriv konvolutionella neurala nätverk
  • Diskutera tillämpningen av konvolutionella neurala nätverk
  • Diskutera återkommande neurala nätverk
  • Beskriv Recursive Neural Tensor Network Theory
  • Implementera Rekursiv Neural Network Model
  • Förklara Unservervised Learning
  • Diskutera tillämpningar av Unsupervised Learning
  • Förklara Begränsad Boltzmann Machine
  • Implementera samarbetsfiltrering med RBM
  • Definiera Autoenkodare och diskutera deras applikationer
  • Diskutera Deep Belief Network

Varför lär du Tensorflow?

TensorFlow är ett av de bästa biblioteken för att genomföra Deep Learning. TensorFlow är ett mjukvarubibliotek för numerisk beräkning av matematiska uttryck, med hjälp av dataflödesdiagram. Noder i diagrammet representerar matematiska operationer, medan kanterna representerar de flerdimensionella datarrayerna (tensors) som strömmar mellan dem. Den skapades av Google och skräddarsys för maskinlärning. Faktum är att det används i stor utsträckning för att utveckla lösningar med Deep Learning.

Maskininlärning är en av de snabbast växande och mest spännande områdena där ute, och Deep Learning representerar sin sanna blödande kant. Djupinlärning är i första hand en studie av flera lager neurala nätverk, som spänner över ett brett spektrum av modellarkitekturer. Traditionella neurala nätverk grundade sig på grunt nät, som består av en ingång, ett doldt lager och ett utgångslager. Djuplärande nätverk skiljer sig från dessa vanliga neurala nätverk med mer dolda skikt, eller så kallat mer djup. Dessa typer av nät kan upptäcka dolda strukturer inom obelagda och ostrukturerade data (dvs. bilder, ljud och text), vilket utgör de allra flesta data i världen.

Vem ska gå för denna utbildning?

Edureka Deep Learning med Tensorflow kurs är utformad för alla som vill lära sig Deep Leaning som skulle inkludera förståelse för Deep Learning-metoder, neurala nätverk, Deep Learning använder Tensorflow, Restricted Boltzmann Machines (RBM) och Autoencoders.

Följande proffs kan gå på kursen: 1. Utvecklare som strävar efter att vara en datavetenskapare 2. Analytics Managers som leder ett team av analytiker 3. Affärsanalytiker som vill förstå djuplärande (ML) tekniker 4. Information Arkitekter som vill ha expertis i Prediktiv Analytics 5. Professionella som vill fängsla och analysera Big Data 6. Analytiker som vill förstå datavetenskapsmetoder Men, djupt lärande är inte bara inriktad på en viss bransch eller färdighetsuppsättning, det kan användas av någon för att förbättra sin portfölj.

Vilka är förutsättningarna för denna kurs?

Obligatoriska förutsättningar

  • Grundläggande programmeringskunskap i Python
  • Begreppet arrays
  • Begrepp om maskinlärande

Edureka erbjuder dig en gratis självstudierad kurs - En modul på statistik och maskininlärningsalgoritmer: Övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmer, när du väl har anmält dig till Deep Learning med TensorFlow-kurs.

Edureka Certifieringsprocessen:

  • När du väl lyckats genom projektet (Recenserad av en Edureka-expert), kommer du att bli tilldelad med Edurekas Tensorflow Expert-certifikat.
  • edureka certifiering har industrin erkännande och vi är den föredragna utbildningspartner för många multinationella företag egCisco, Ford, MPHASIS, Nokia, Wipro, Accenture, IBM, Philips, Citi, Ford, Mindtree, BNYMellon etc. Du kan vara säker.
Denna skola erbjuder program i:
  • Engelska
Varaktighet & Pris
Denna kurs är Online
Start Date
Startdatum
Öppen antagning
Duration
Varaktighet
Deltid
Price
Pris
269 EUR
Information
Deadline
Locations
Indien - India Online
Startdatum : Öppen antagning
Sista anmälningsdag Kontakt Skolan
Slutdatum Kontakt Skolan
Dates
Öppen antagning
Indien - India Online
Sista anmälningsdag Kontakt Skolan
Slutdatum Kontakt Skolan