機械学習とディープ学習のためのTensorFlow基礎

従来のソフトウェア開発から人工知能への移行には、知的アルゴリズムを構築し、スケーリングするための適切なツールを習得することが必要です。このテキストベースのコースでは、機械学習とディープ学習モデルを構築するための業界標準フレームワークであるTensorFlowを紹介します。 ルールベースのコードからデータから学習するシステムの設計へと移行します。ステップバイステップの説明を読み、明確なコードスニペットを分析することで、ニューラルネットワークの構築、実世界のデータセットでの訓練、実用的な展開の準備の方法を理解することができます。 学ぶことは 機械学習，ニューラルネットワーク，テンソル演算の基本的な概念を理解する。 直感的なKeras APIを使用してディープ学習モデルを構築し、コンパイルします。 画像データセットに対するモデル訓練によるコンピュータビジョンソリューションの実装。 また，データパイプラインの構成を行う。 モデルの精度を向上させるために，最適化技法，損失関数，活性化関数を適用した。 また，学習モデルを用いて，ウェブ，モバイル，クラウド環境での展開を行う。 機械学習の定義と基本的な数学的概念から始め、神経回路網の構築、訓練、テストのための明確なコードウォークスルーを通して、単純な線形回帰モデルから複雑なパターン認識のために設計された多層回路網へと進む。 これは，高度な数学や機械学習の背景が必要でなくとも，ＡＩの分野に入りたいソフトウェア開発者や計算機科学の熱心な人々に向けて設計された。 現代の人工知能における実践的な基礎を築くために今日から読み始める。