אישורים
6 הקורסים וההסמכות של TensorFlow "הטובים ביותר" (נובמבר 2023)
TensorFlow הוא קוד פתוח פופולרי למידת מכונה מסגרת המשמשת לאימון רשתות עצביות למגוון משימות. זוהי אחת המסגרות המבוקשות ביותר הזמינות, והיא חיונית כדי ללמוד כיצד ליישם מיומנויות למידת מכונה לבניית מודלים ולאימון.
להלן מבט על אישורי TensorFlow המובילים בשוק:
1. תעודת מקצוע למפתחים DeepLearning.AI TensorFlow
זוהי אחת מההסמכות הטובות ביותר של TensorFlow הזמינות, שימושית למי שמחפש ללמוד את המיומנויות הדרושות לפיתוח מודלים רבי עוצמה. תוכנית תעודה מקצועית מעשית זו מורכבת מארבעה קורסים המלמדים אותך כיצד לבנות יישומים מופעלי בינה מלאכותית. בסיום התוכנית, תדע כיצד לשפר את ביצועי הרשת באמצעות פיתולים, לאמן אותה לזהות תמונות בעולם האמיתי וללמד מכונות כיצד להבין, לנתח ולהגיב לדיבור אנושי.
להלן כמה מההיבטים המרכזיים של הסמכה זו:
- טפל בנתוני תמונה מהעולם האמיתי
- מניעת התאמת יתר, כולל הגדלה ונשירה
- השתמש ב-TensorFlow כדי לפתח עיבוד שפה טבעית מערכות
- החל RNNs, GRUs ו-LSTMs בזמן שאתה משתמש במאגרי טקסט כדי לאמן אותם
- 16 משימות תכנות לפייתון
- משך: 4 חודשים לסיום, 5 שעות בשבוע
2. TensorFlow לבינה מלאכותית, למידת מכונה ולמידה עמוקה
תוכנית זו מיועדת למפתחי תוכנה עם ניסיון קודם בקידוד שמחפשים לבנות על מיומנויות אלו. הקורסים מדגימים את הטכניקות ליישום עקרונות היסוד של למידת מכונה ולמידה עמוקה עם TensorFlow. התוכנית שימושית גם ללימוד כיצד לבנות מודלים ניתנים להרחבה שניתן להשתמש בהם כדי להתמודד עם בעיות בעולם האמיתי.
להלן כמה מההיבטים המרכזיים של הסמכה זו:
- מיועד לבעלי ניסיון קודם בפייתון
- מדריכים מצוידים היטב בדוגמאות
- טיפים, טכניקות והערכות
- מועדים גמישים
- בניית רשת עצבית בסיסית עבור ראיית מחשב יישום
- משך: 4 שבועות, 4 עד 5 שעות בשבוע
- למד את השיטות המומלצות עבור TensorFlow
- עיבוד טקסט, ייצוג משפטים כווקטורים, הזנת נתונים לרשת עצבית ואימון בינה מלאכותית
- למד מכונות כיצד להבין, לנתח ולהגיב לדיבור אנושי
- משך: חודש
3. התמחות בנתונים ופריסה של TensorFlow (קורסה)
תוכנית התמחות זו מכוונת לאלו המחפשים ללמוד דרכים חדשות לניצול יעיל של נתונים תוך אימון מודל, והיא מכינה אותך לתרחישי הפצה שונים. התוכנית כוללת ארבעה קורסים שונים, ותלמד כיצד לאמן ולהפעיל מודלים של למידת מכונה בדפדפנים ובאפליקציות לנייד לפני שתתמודד עם מושגים מתקדמים יותר.
להלן כמה מההיבטים המרכזיים של הסמכה זו:
- הרצאות וידאו, חידונים, מטלות מדורגות ופרויקטים מעשיים
- מינוף מערכי נתונים מובנים עם כמה שורות קוד
- TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board ותכונות אחרות של TensorFlow
- השג מיומנויות בלמידת מכונה, TensorFlow, פריסה מתקדמת, זיהוי אובייקטים ו-JavaScript
- הפעלת דגמים בדפדפן שלך עם TensorFlow.js
- משך: חודש
4. למידה עמוקה עם הסמכת TensorFlow 2.0
תוכנית זו מלמדת את הטכניקות הבסיסיות של למידת מכונה עם TensorFlow. הוא מכסה מושגים כמו מניפולציה של נתונים ואלגוריתמים מפוקחים, והוא מספק חוויה מעשית עם כל אלגוריתם ב-TensorFlow. המדריכים נגישים ישירות באמצעות מפגשים חיים.
להלן כמה מההיבטים המרכזיים של הסמכה זו:
- למידה בפיקוח
- יסודות של עיצובי רשתות עצביות
- יישום שיטות למידה ללא פיקוח
- הרצאות חיות
- משך: 5 שבועות, 30 שעות בסך הכל
קוד הנחה עד 35% הנחה: EDUUNITEAI
5. למידת מכונה עם TensorFlow ב-Google Cloud Platform
תוכנית התמחות זו של למידת מכונה פותחה על ידי Google Cloud, והיא משתמשת בהרצאות על בניית מודלים של ML. ישנם שיעורי היכרות המכסים שימושים של למידת מכונה ומדוע זה חשוב, כמו גם שיעורים על TensorFlow. הוא מכוון ליצירה, הדרכה ופריסה של מודלים של ML.
להלן כמה מההיבטים המרכזיים של הסמכה זו:
- שימושי עבור מדעני נתונים מתחילים של למידת מכונה
- תכנית לימודים מובנית ומתמחה עם 5 קורסים
- ניסיון מעשי
- משך: חודש, 1 שעות בשבוע
6. למידה עמוקה עם TensorFlow
קורס זה מיועד לבעלי הבנה בסיסית של למידת מכונה, Python ולמידה עמוקה. זה עוזר לך לנצל ולשפר מיומנויות אלה על ידי כיסוי מושגים בסיסיים, פונקציות עיקריות, פעולות וצינור ביצוע. תוכנית זו תעזור לך לתזמן את המשקולות וההטיות בזמן שרשתות עצביות מאומנות, והיא תכסה סוגים שונים של ארכיטקטורות עמוקות.
להלן כמה מההיבטים המרכזיים של הסמכה זו:
- מסגרת להתאמת עקומה, רגרסיה, סיווג ומזעור של פונקציית השגיאה
- ארכיטקטורות עמוקות כגון רשתות חוזרות, מקודד אוטומטי ורשתות קונבולוציוניות
- קורס מובנה
- חומרי לימוד וסרטונים בחינם
- הדרכות אינטראקטיביות
- משך: 5 שבועות, 2 עד 4 שעות בשבוע
אם אתה מחפש לפתח את כישורי TensorFlow שלך כדי להפוך ליותר ערך בסביבת למידת מכונה של ימינו, הסמכות אלו חיוניות. כאשר כל אחד מציע תכונות ורמות ניסיון ייחודיות משלו, מתחילים ומומחים כאחד יכולים לקחת חלק.
