6 个“最佳”TensorFlow 课程和认证（2024 年 XNUMX 月）

TensorFlow 是一种流行的开源机器学习框架，用于针对一系列任务训练神经网络。它是最受欢迎的框架之一，对于学习如何应用机器学习技能来构建和训练模型至关重要。

以下是市场上顶级 TensorFlow 认证：

1. DeepLearning.AI TensorFlow开发人员专业证书

这是最好的 TensorFlow 认证之一，对于那些希望学习开发强大模型所需技能的人来说非常有用。 这个实践专业证书课程由四门课程组成，教您如何构建可扩展的人工智能驱动的应用程序。 完成该课程后，您将了解如何使用卷积来提高网络性能，训练它识别真实世界的图像，并教机器如何理解、分析和响应人类语音。

以下是该认证的一些关键方面：

• 处理真实世界的图像数据
• 防止过度拟合，包括增强和丢失
• 使用TensorFlow开发自然语言处理系统
• 在使用文本存储库来训练 RNN、GRU 和 LSTM 时应用它们
• 16 个 Python 编程作业
• 持续时间：4 个月完成，每周 5 小时

2. 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 

该计划面向具有一定编码经验并希望增强这些技能的软件开发人员。 这些课程演示了使用 TensorFlow 实施机器学习和深度学习基本原理的技术。 该程序对于学习如何构建可用于解决现实世界问题的可扩展模型也很有用。

以下是该认证的一些关键方面：

• 面向那些有 Python 经验的人
• 讲师配备齐全的示例
• 提示、技术和评估
• 灵活的截止日期
• 构建计算机视觉应用的基本神经网络
• 持续时间：4 周，每周 4 至 5 小时

• 了解 TensorFlow 的最佳实践
• 处理文本、将句子表示为向量、将数据输入神经网络以及训练人工智能
• 教机器如何理解、分析和响应人类语音
• 时间：1个月

3. TensorFlow 数据和部署专业化 (Coursera)

该专业化计划面向那些希望在训练模型时学习有效利用数据的新方法的人，它可以帮助您为不同的分发场景做好准备。 该计划有四个不同的课程，您将学习如何在浏览器和移动应用程序中训练和运行机器学习模型，然后再处理更高级的概念。

以下是该认证的一些关键方面：

• 视频讲座、测验、评分作业和实践项目
• 通过几行代码利用内置数据集
• TensorFlow Serving、Hub、Tensor Board 和其他 TensorFlow 功能
• 获得机器学习、TensorFlow、高级部署、对象检测和 JavaScript 方面的技能
• 使用 TensorFlow.js 在浏览器中运行模型
• 时间：1个月

4. 深度学习与 TensorFlow 2.0 认证

该计划教授使用 TensorFlow 进行机器学习的基础技术。 它涵盖了数据操作和监督算法等概念，并提供了 TensorFlow 中每种算法的实践经验。 您可以通过现场课程直接联系讲师。

以下是该认证的一些关键方面：

• 监督学习
• 神经网络设计的基础
• 实施无监督学习方法
• 直播讲座
• 持续时间：5周，总共30小时

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5. Google Cloud Platform 上的 TensorFlow 机器学习

该机器学习专业课程由 Google Cloud 开发，并使用有关构建 ML 模型的讲座。 有介绍机器学习用途及其重要性的介绍性课程，以及有关 TensorFlow 的课程。 它旨在创建、训练和部署机器学习模型。

以下是该认证的一些关键方面：

• 对于机器学习初学者数据科学家很有用
• 结构化且专业的课程，共有 5 门课程
• 亲身体验
• 持续时间： 1 个月，每周 14 小时 

6. 使用TensorFlow进行深度学习

本课程面向那些对机器学习、Python 和深度学习有基本了解的人。 它通过涵盖基本概念、主要功能、操作和执行管道来帮助您利用和增强这些技能。 该程序将帮助您在训练神经网络时计算权重和偏差的时间，并将涵盖不同类型的深度架构。

以下是该认证的一些关键方面：

• 曲线拟合、回归、分类和误差函数最小化的框架
• 深层架构，例如循环网络、自动编码器和卷积网络
• 结构化课程
• 免费学习材料和视频
• 互动教程
• 持续时间：5 周，每周 2 至 4 小时

如果您希望发展 TensorFlow 技能，以便在当今的机器学习环境中变得更有价值，那么这些认证至关重要。 每个项目都有自己独特的功能和经验水平，初学者和专家都可以参与。