6 ຫຼັກສູດ ແລະ ການຢັ້ງຢືນ TensorFlow “ດີທີ່ສຸດ” (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)

TensorFlow ແມ່ນໂຄງຮ່າງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເປີດແຫຼ່ງທີ່ນິຍົມໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ສໍາລັບວຽກງານຕ່າງໆ. ມັນແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນກອບທີ່ຕ້ອງການທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່, ແລະມັນມີຄວາມ ສຳ ຄັນຫຼາຍ ສຳ ລັບການຮຽນຮູ້ວິທີການ ນຳ ໃຊ້ທັກສະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອສ້າງແລະຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ.

ນີ້ແມ່ນເບິ່ງການຢັ້ງຢືນ TensorFlow ເທິງໃນຕະຫຼາດ:

1. DeepLearning.AI TensorFlow ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບນັກພັດທະນາ

ນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນການຢັ້ງຢືນ TensorFlow ທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່, ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບຜູ້ທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະຮຽນຮູ້ທັກສະທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອພັດທະນາຕົວແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ໂຄງ​ການ​ໃບ​ຢັ້ງ​ຢືນ​ມື​ອາ​ຊີບ​ນີ້​ປະ​ກອບ​ດ້ວຍ​ສີ່​ວິ​ຊາ​ທີ່​ສອນ​ທ່ານ​ວິ​ທີ​ການ​ສ້າງ​ຄໍາ​ຮ້ອງ​ສະ​ຫມັກ AI ທີ່​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​. ເມື່ອສໍາເລັດໂຄງການ, ທ່ານຈະຮູ້ວິທີການປັບປຸງການປະຕິບັດເຄືອຂ່າຍໂດຍໃຊ້ convolutions, ຝຶກອົບຮົມມັນເພື່ອກໍານົດຮູບພາບທີ່ແທ້ຈິງຂອງໂລກ, ແລະສອນເຄື່ອງຈັກວິທີການເຂົ້າໃຈ, ວິເຄາະ, ແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄໍາເວົ້າຂອງມະນຸດ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ຈັດການຂໍ້ມູນຮູບພາບໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ
• ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ overfitting, ລວມທັງການຂະຫຍາຍແລະການອອກ
• ໃຊ້ TensorFlow ເພື່ອພັດທະນາລະບົບປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ
• ນຳໃຊ້ RNNs, GRUs, ແລະ LSTMs ໃນຂະນະທີ່ທ່ານໃຊ້ບ່ອນເກັບມ້ຽນຂໍ້ຄວາມເພື່ອຝຶກອົບຮົມໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ
• 16 ການມອບໝາຍໂປຣແກຣມ Python
• ໄລຍະເວລາ: 4 ເດືອນເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດ, 5 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ

2. TensorFlow ສໍາລັບປັນຍາປະດິດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ 

ໂຄງການນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ມີປະສົບການມາກ່ອນໃນການຂຽນລະຫັດຜູ້ທີ່ກໍາລັງຊອກຫາເພື່ອສ້າງທັກສະເຫຼົ່ານັ້ນ. ຫຼັກສູດສະແດງໃຫ້ເຫັນເຕັກນິກການປະຕິບັດຫຼັກການພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການຮຽນຮູ້ເລິກດ້ວຍ TensorFlow. ໂຄງການຍັງເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ວິທີການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຕົວຈິງ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ແນໃສ່ຜູ້ທີ່ມີປະສົບການມາກ່ອນໃນ Python
• ຄູສອນພ້ອມດ້ວຍຕົວຢ່າງ
• ຄໍາແນະນໍາ, ເຕັກນິກ, ແລະການປະເມີນ
• ກຳນົດເວລາປ່ຽນແປງໄດ້
• ການກໍ່ສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ພື້ນຖານສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ
• ໄລຍະເວລາ: 4 ອາທິດ, 4 ຫາ 5 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ

• ຮຽນຮູ້ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ TensorFlow
• ການປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມ, ເປັນຕົວແທນຂອງປະໂຫຍກເປັນ vectors, ການປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍ neural, ແລະການຝຶກອົບຮົມ AI
• ສອນເຄື່ອງຈັກໃຫ້ເຂົ້າໃຈ, ວິເຄາະ, ແລະຕອບສະໜອງຕໍ່ການເວົ້າຂອງມະນຸດ
• ໄລຍະເວລາ: 1 ເດືອນ

3. TensorFlow Data and Deployment Specialization (Coursera)

ໂຄງການພິເສດນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ທີ່ຊອກຫາທີ່ຈະຮຽນຮູ້ວິທີການໃຫມ່ຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນປະສິດທິຜົນໃນຂະນະທີ່ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ, ແລະມັນກະກຽມທ່ານສໍາລັບສະຖານະການການແຜ່ກະຈາຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ໂຄງການດັ່ງກ່າວມີສີ່ຫຼັກສູດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການຝຶກອົບຮົມແລະດໍາເນີນການຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຕົວທ່ອງເວັບແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໂທລະສັບມືຖືກ່ອນທີ່ຈະແກ້ໄຂແນວຄວາມຄິດກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ການບັນຍາຍວິດີໂອ, ແບບສອບຖາມ, ການມອບໝາຍໃຫ້ຄະແນນ, ແລະໂຄງການທີ່ເຮັດດ້ວຍມື
• ນຳໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນໃນຕົວດ້ວຍລະຫັດສອງສາມແຖວ
• TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board, ແລະຄຸນສົມບັດ TensorFlow ອື່ນໆ
• ໄດ້ຮັບທັກສະໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, TensorFlow, Advanced Deployment, Object Detection, ແລະ JavaScript
• ແລ່ນແບບໃນຕົວທ່ອງເວັບຂອງທ່ານດ້ວຍ TensorFlow.js
• ໄລຍະເວລາ: 1 ເດືອນ

4. ການຮຽນຮູ້ເລິກດ້ວຍການຢັ້ງຢືນ TensorFlow 2.0

ໂຄງການນີ້ສອນເຕັກນິກພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບ TensorFlow. ມັນກວມເອົາແນວຄວາມຄິດຕ່າງໆເຊັ່ນການຫມູນໃຊ້ຂໍ້ມູນ ແລະລະບົບການເບິ່ງແຍງກວດກາ, ແລະມັນໃຫ້ປະສົບການໃນມືກັບທຸກໆ algorithm ໃນ TensorFlow. ຄູສອນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ໂດຍກົງໂດຍຜ່ານກອງປະຊຸມສົດ.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ການຄວບຄຸມການຮຽນຮູ້
• ພື້ນຖານຂອງການອອກແບບເຄືອຂ່າຍ neural
• ການປະຕິບັດວິທີການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ
• ການບັນຍາຍສົດ
• ໄລຍະເວລາ: 5 ອາທິດ, ທັງຫມົດ 30 ຊົ່ວໂມງ

ລະຫັດສ່ວນຫຼຸດສູງສຸດ 35% Off: EDUUNITEAI 

5. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກກັບ TensorFlow ໃນ Google Cloud Platform

ໂຄງການພິເສດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກນີ້ຖືກພັດທະນາໂດຍ Google Cloud, ແລະມັນໃຊ້ການບັນຍາຍກ່ຽວກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງ ML. ມີບົດຮຽນແນະນໍາທີ່ກວມເອົາການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສໍາຄັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບບົດຮຽນກ່ຽວກັບ TensorFlow. ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອສ້າງ, ການຝຶກອົບຮົມ, ແລະນໍາໃຊ້ຕົວແບບ ML.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເລີ່ມຕົ້ນ
• ຫຼັກສູດທີ່ມີໂຄງສ້າງ ແລະວິຊາສະເພາະ ມີ 5 ຫຼັກສູດ
• ປະສົບການໃນມື
• ໄລຍະເວລາ: 1 ເດືອນ, 14 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ 

6. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງກັບ TensorFlow

ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, Python, ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານນໍາໃຊ້ແລະເສີມຂະຫຍາຍທັກສະເຫຼົ່ານັ້ນໂດຍກວມເອົາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານ, ຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍ, ການດໍາເນີນງານ, ແລະທໍ່ປະຕິບັດ. ໂຄງ​ການ​ນີ້​ຈະ​ຊ່ວຍ​ໃຫ້​ທ່ານ​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ນ​້​ໍາ​ຫນັກ​ແລະ​ອະ​ຄະ​ຕິ​ໃນ​ຂະ​ນະ​ທີ່​ເຄືອ​ຂ່າຍ neural ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​, ແລະ​ມັນ​ຈະ​ກວມ​ເອົາ​ປະ​ເພດ​ທີ່​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​ຂອງ​ສະ​ຖາ​ປັດ​ຕະ​ເລິກ​.

ນີ້ແມ່ນບາງລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ກອບສໍາລັບການປັບເສັ້ນໂຄ້ງ, ການຖົດຖອຍ, ການຈັດປະເພດ, ແລະການຫຼຸດຜ່ອນການທໍາງານຂອງຄວາມຜິດພາດ
• ສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ເລິກເຊິ່ງເຊັ່ນ: ເຄືອຂ່າຍທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳ, autoencoder, ແລະເຄືອຂ່າຍ convolutional
• ຫຼັກສູດທີ່ມີໂຄງສ້າງ
• ອຸ​ປະ​ກອນ​ການ​ສຶກ​ສາ​ຟຣີ​ແລະ​ວິ​ດີ​ໂອ​
• ການສອນແບບໂຕ້ຕອບ
• ໄລຍະເວລາ: 5 ອາທິດ, 2 ຫາ 4 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ

ຖ້າທ່ານກໍາລັງຊອກຫາທີ່ຈະພັດທະນາທັກສະ TensorFlow ຂອງເຈົ້າໃຫ້ມີຄຸນຄ່າຫຼາຍຂຶ້ນໃນສະພາບແວດລ້ອມການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນມື້ນີ້, ການຢັ້ງຢືນເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນ. ດ້ວຍແຕ່ລະຄົນສະເຫນີລັກສະນະພິເສດຂອງຕົນເອງແລະລະດັບປະສົບການ, ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານສາມາດມີສ່ວນຮ່ວມໄດ້.