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Erstellen von Deep Learning-Modellen mit TensorFlow

Beschreibung

Die meisten Daten auf der Welt sind unbeschriftet und unstrukturiert. Flache neuronale Netze können relevante Strukturen beispielsweise in Bildern, Ton und Textdaten nicht einfach erfassen. Tiefe Netzwerke können verborgene Strukturen innerhalb dieser Art von Daten entdecken. In diesem Kurs verwenden Sie die TensorFlow-Bibliothek, um Deep Learning auf verschiedene Datentypen anzuwenden und Probleme der realen Welt zu lösen.
Lernerfolge:
Nach Abschluss dieses Kurses können die Lernenden:
• Erklären Sie grundlegende TensorFlow-Konzepte wie die Hauptfunktionen, Operationen und die Ausführungspipelines.
• beschreiben, wie TensorFlow bei der Kurvenanpassung, Regression, Klassifizierung und Minimierung von Fehlerfunktionen verwendet werden kann.
• verschiedene Arten von Deep-Architekturen verstehen, z. B. Faltungsnetzwerke, wiederkehrende Netzwerke und Autoencoder.
• Wenden Sie TensorFlow für die Backpropagation an, um die Gewichte und Vorspannungen während des Trainings der Neuronalen Netze abzustimmen.

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

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