6 "საუკეთესო" TensorFlow კურსები და სერთიფიკატები (2023 წლის ნოემბერი)

TensorFlow არის პოპულარული ღია წყარო მანქანა სწავლის ჩარჩო, რომელიც გამოიყენება ნერვული ქსელების მოსამზადებლად მთელი რიგი ამოცანების შესასრულებლად. ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი ჩარჩო ხელმისაწვდომი და გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს იმის სწავლისთვის, თუ როგორ გამოიყენო მანქანათმცოდნეობის უნარები მოდელების შესაქმნელად და მომზადებაში.

აქ მოცემულია ბაზარზე ყველაზე TensorFlow სერთიფიკატები:

1. DeepLearning.AI TensorFlow დეველოპერის პროფესიული სერთიფიკატი

ეს არის ერთ-ერთი საუკეთესო TensorFlow სერთიფიკატი, რომელიც სასარგებლოა მათთვის, ვისაც სურს ისწავლოს ძლიერი მოდელების შემუშავებისთვის საჭირო უნარები. ეს პრაქტიკული პროფესიონალური სერთიფიკატის პროგრამა შედგება ოთხი კურსისგან, რომლებიც გასწავლით თუ როგორ უნდა შექმნათ მასშტაბური AI-ით აღჭურვილი აპლიკაციები. პროგრამის დასრულების შემდეგ, თქვენ გეცოდინებათ, როგორ გააუმჯობესოთ ქსელის მუშაობა კონვოლუციების გამოყენებით, ავარჯიშოთ მას რეალური სურათების იდენტიფიცირებისთვის და ასწავლოთ მანქანებს როგორ გაიგონ, გაანალიზონ და უპასუხონ ადამიანის მეტყველებას.

აქ მოცემულია ამ სერთიფიკატის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი:

• გაუმკლავდეს რეალურ სამყაროში გამოსახულების მონაცემებს
• თავიდან აიცილეთ ზედმეტი მორგება, გაზრდისა და მიტოვების ჩათვლით
• გამოიყენეთ TensorFlow განვითარებისთვის ბუნებრივი ენის დამუშავება სისტემები
• გამოიყენეთ RNN-ები, GRU-ები და LSTM-ები, როდესაც იყენებთ ტექსტურ საცავებს მათ მოსამზადებლად
• 16 პითონის პროგრამირების დავალება
• ხანგრძლივობა: 4 თვე დასრულებამდე, 5 საათი/კვირაში

2. TensorFlow ხელოვნური ინტელექტის, მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლისთვის 

ეს პროგრამა მიზნად ისახავს პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელებს, რომლებსაც აქვთ გარკვეული წინა გამოცდილება კოდირებაში, რომლებიც ცდილობენ ამ უნარების განვითარებას. კურსები აჩვენებს ტექნიკებს მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის ძირითადი პრინციპების დანერგვისთვის TensorFlow-ით. პროგრამა ასევე სასარგებლოა იმისთვის, რომ ვისწავლოთ თუ როგორ უნდა შექმნათ მასშტაბური მოდელები, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალურ სამყაროში არსებული პრობლემების მოსაგვარებლად.

აქ მოცემულია ამ სერთიფიკატის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი:

• გამიზნულია მათთვის, ვისაც წინა გამოცდილება აქვს პითონში
• ინსტრუქტორები კარგად არიან აღჭურვილი მაგალითებით
• რჩევები, ტექნიკა და შეფასებები
• მოქნილი ვადები
• ძირითადი ნერვული ქსელის აგება კომპიუტერული ხედვა განაცხადის
• ხანგრძლივობა: 4 კვირა, 4-დან 5 საათამდე/კვირაში

• შეიტყვეთ საუკეთესო პრაქტიკა TensorFlow-ისთვის
• ტექსტის დამუშავება, წინადადებების ვექტორებად წარმოდგენა, ნერვულ ქსელში მონაცემების შეყვანა და ხელოვნური ინტელექტის მომზადება
• ასწავლეთ მანქანებს როგორ გაიგონ, გაანალიზონ და უპასუხონ ადამიანის მეტყველებას
• ხანგრძლივობა: 1 თვე

3. TensorFlow მონაცემთა და განლაგების სპეციალიზაცია (Coursera)

ეს სპეციალიზაციის პროგრამა გამიზნულია მათთვის, ვინც ცდილობს ისწავლოს მონაცემების ეფექტურად გამოყენების ახალი გზები მოდელის მომზადებისას და ის ამზადებს თქვენ განაწილების სხვადასხვა სცენარებს. პროგრამას აქვს ოთხი განსხვავებული კურსი და თქვენ შეისწავლით როგორ მოამზადოთ და გაუშვათ მანქანათმცოდნეობის მოდელები ბრაუზერებში და მობილურ აპლიკაციებში, სანამ უფრო მოწინავე კონცეფციებს შეუდგებით.

აქ მოცემულია ამ სერთიფიკატის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი:

• ვიდეო ლექციები, ვიქტორინები, შეფასებული დავალებები და პრაქტიკული პროექტები
• ჩაშენებული მონაცემთა ნაკრების გამოყენება კოდის რამდენიმე ხაზით
• TensorFlow სერვისი, Hub, Tensor Board და სხვა TensorFlow ფუნქციები
• შეიძინეთ უნარები მანქანათმცოდნეობაში, TensorFlow, გაფართოებული დანერგვა, ობიექტების ამოცნობა და JavaScript
• გაშვებული მოდელები თქვენს ბრაუზერში TensorFlow.js-ით
• ხანგრძლივობა: 1 თვე

4. ღრმა სწავლება TensorFlow 2.0 სერთიფიკატით

ეს პროგრამა ასწავლის TensorFlow-ით მანქანური სწავლის ძირითად ტექნიკას. ის მოიცავს ცნებებს, როგორიცაა მონაცემთა მანიპულირება და ზედამხედველობის ალგორითმები, და ის უზრუნველყოფს პრაქტიკულ გამოცდილებას TensorFlow-ის ყველა ალგორითმთან დაკავშირებით. ინსტრუქტორები უშუალოდ ხელმისაწვდომია პირდაპირი სესიების საშუალებით.

აქ მოცემულია ამ სერთიფიკატის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი:

• მეთვალყურეობის სწავლა
• ნერვული ქსელის დიზაინის საფუძვლები
• უკონტროლო სწავლის მეთოდების დანერგვა
• ცოცხალი ლექციები
• ხანგრძლივობა: 5 კვირა, სულ 30 საათი

ფასდაკლების კოდი 35%-მდე ფასდაკლება: EDUUNITAI 

5. მანქანური სწავლება TensorFlow-ით Google Cloud Platform-ზე

ეს მანქანათმცოდნეობის სპეციალიზაციის პროგრამა შემუშავებულია Google Cloud-ის მიერ და ის იყენებს ლექციებს ML მოდელების შექმნის შესახებ. არის შესავალი გაკვეთილები, რომლებიც მოიცავს მანქანათმცოდნეობის გამოყენებას და რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი, ასევე გაკვეთილები TensorFlow-ზე. ის მიზნად ისახავს ML მოდელების შექმნას, ტრენინგს და დანერგვას.

აქ მოცემულია ამ სერთიფიკატის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი:

• სასარგებლოა დამწყები მანქანური სწავლის მონაცემთა მეცნიერებისთვის
• სტრუქტურირებული და სპეციალიზებული სასწავლო გეგმა 5 კურსით
• Პრაქტიკული გამოცდილება
• ხანგრძლივობა: 1 თვე, 14 საათი/კვირაში 

6. ღრმა სწავლა TensorFlow- ით

ეს კურსი განკუთვნილია მათთვის, ვინც ფლობს მანქანურ სწავლებას, პითონს და ღრმა სწავლებას. ის გეხმარებათ გამოიყენოთ და გააუმჯობესოთ ეს უნარები ძირითადი ცნებების, ძირითადი ფუნქციების, ოპერაციების და შესრულების მილსადენის დაფარვით. ეს პროგრამა დაგეხმარებათ გაზომოთ წონა და მიკერძოება ნერვული ქსელების ვარჯიშის დროს და დაფარავს სხვადასხვა ტიპის ღრმა არქიტექტურას.

აქ მოცემულია ამ სერთიფიკატის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი:

• მრუდის მორგების ჩარჩო, რეგრესია, კლასიფიკაცია და შეცდომის ფუნქციის მინიმიზაცია
• ღრმა არქიტექტურები, როგორიცაა განმეორებადი ქსელები, ავტოინკოდერი და კონვოლუციური ქსელები
• სტრუქტურირებული კურსი
• უფასო სასწავლო მასალა და ვიდეო
• ინტერაქტიული გაკვეთილები
• ხანგრძლივობა: 5 კვირა, 2-დან 4 საათამდე/კვირაში

თუ თქვენ ცდილობთ განავითაროთ თქვენი TensorFlow უნარები, რათა გახდეთ უფრო ღირებული დღევანდელი მანქანური სწავლების გარემოში, ეს სერთიფიკატები სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია. თითოეული მათგანი თავის უნიკალურ მახასიათებლებსა და გამოცდილების დონეს სთავაზობს, მონაწილეობის მიღება შეუძლიათ როგორც დამწყებთათვის, ასევე ექსპერტებს.