Apa yang akan Anda pelajari?
-
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) / Jaringan Syaraf Dalam (DNN)
-
Prediksi Pengembalian Saham
-
Peramalan Deret Waktu
-
Visi Komputer
-
Bagaimana membangun Bot Perdagangan Saham Penguatan yang Dalam
-
GAN (Generative Adversarial Networks)
-
Sistem Rekomendasi
-
Pengenalan Gambar
-
Jaringan Saraf Konvolusi (CNN)
-
Jaringan Saraf Berulang (RNN)
-
Gunakan Tensorflow Serving untuk melayani model Anda menggunakan RESTful API
-
Gunakan Tensorflow Lite untuk mengekspor model Anda untuk seluler (Android, iOS) dan perangkat tersemat
-
Gunakan Strategi Distribusi Tensorflow untuk memparalelkan pembelajaran
-
Tensorflow tingkat rendah, pita gradien, dan cara membuat model kustom Anda sendiri
-
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dengan Pembelajaran Mendalam
-
Tunjukkan Hukum Moore menggunakan Kode
-
Transfer Learning untuk membuat pengklasifikasi gambar canggih
Keterangan
Selamat datang di Tensorflow 2.0!
Apa waktu yang menyenangkan. Sudah hampir 4 tahun sejak Tensorflow dirilis, dan perpustakaan telah berevolusi ke versi kedua resminya.
Tensorflow adalah perpustakaan Google untuk pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan .
Deep Learning telah bertanggung jawab atas beberapa pencapaian luar biasa baru-baru ini, seperti:
- Menghasilkan gambar orang-orang dan hal-hal yang tidak pernah ada (GAN) yang indah dan realistis-foto
- Mengalahkan juara dunia dalam game strategi Go, dan video game kompleks seperti CS:GO dan Dota 2 (Deep Reinforcement Learning)
- Mobil self-driving (Computer Vision)
- Pengenalan ucapan (misalnya Siri) dan terjemahan mesin (Natural Language Processing)
- Bahkan membuat video orang-orang yang melakukan dan mengatakan hal-hal yang tidak pernah mereka lakukan (DeepFakes – aplikasi pembelajaran mendalam yang berpotensi jahat)
Tensorflow adalah perpustakaan paling populer di dunia untuk pembelajaran mendalam, dan dibuat oleh Google, yang induknya, Alphabet, baru-baru ini menjadi perusahaan paling kaya uang di dunia. Ini adalah perpustakaan pilihan bagi banyak perusahaan yang melakukan AI dan pembelajaran mesin.
Dengan kata lain, jika Anda ingin melakukan deep learning, Anda harus mengetahui Tensorflow.
Kursus ini untuk siswa tingkat pemula hingga siswa tingkat ahli. Bagaimana ini bisa terjadi?
Jika Anda baru saja mengambil prasyarat Numpy, maka Anda tahu semua yang Anda butuhkan untuk langsung masuk. Kami akan mulai dengan beberapa model pembelajaran mesin yang sangat dasar dan maju ke konsep seni.
Sepanjang kursus, Anda akan belajar tentang semua arsitektur pembelajaran mendalam utama, seperti Deep Neural Networks, Convolutional Neural Networks (pemrosesan gambar), dan Recurrent Neural Networks (data urutan).
Proyek saat ini meliputi:
- Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
- Sistem Rekomendasi
- Transfer Pembelajaran untuk Computer Vision
- Jaringan Permusuhan Generatif (GAN)
- Penguatan Mendalam Belajar Bot Perdagangan Saham
Bahkan jika Anda telah mengikuti semua kursus sebelumnya, Anda masih akan belajar tentang cara mengonversi kode Anda sebelumnya sehingga menggunakan Tensorflow 2.0, dan ada proyek baru dan belum pernah dilihat sebelumnya dalam kursus ini seperti waktu peramalan seri dan cara melakukan prediksi stok.
Kursus ini dirancang untuk siswa yang ingin belajar dengan cepat, tetapi ada juga bagian “mendalam” jika Anda ingin menggali teori lebih dalam (seperti apa itu fungsi kerugian, dan apa saja jenis gradien yang berbeda. pendekatan keturunan).
Topik Tensorflow lanjutan meliputi:
- Menerapkan model dengan Tensorflow Serving (Tensorflow di cloud)
- Menerapkan model dengan Tensorflow Lite (aplikasi seluler dan tersemat)
- Pelatihan Tensorflow Terdistribusi dengan Strategi Distribusi
- Menulis model Tensorflow kustom Anda sendiri
- Mengonversi kode Tensorflow 1.x ke Tensorflow 2.0
- Konstanta, Variabel, dan Tensor
- Eksekusi
- Pita gradien
Catatan: Kursus ini berfokus pada keluasan daripada kedalaman , dengan lebih sedikit teori yang mendukung membangun hal-hal yang lebih keren. Jika Anda mencari kursus yang lebih padat teori, ini bukan itu. Secara umum, untuk setiap topik ini (sistem rekomendasi, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran penguatan, visi komputer, GAN, dll.) Saya sudah memiliki kursus yang secara khusus berfokus pada topik tersebut.
Terima kasih telah membaca, dan sampai jumpa di kelas!
Untuk siapa kursus ini:
- Pemula hingga siswa mahir yang ingin mempelajari deep learning dan AI di Tensorflow 2.0
