《TensorFlow:從入門到精通》是 Deeplearning.ai 的一系列實踐課程,由吳恩達老師參與開發並執教,目的在於幫助大家了解:
- 如何在 TensorFlow 中構建機器學習模型
- 利用深度神經網絡和卷積神經網絡構建圖像識別算法了解
- 如何在移動設備和網絡上部署模型
- 學習圖像識別以外的物體檢測、文本識別等,進入等
- 擴展針對自定義學習/訓練的基本 API
除了吳恩達老師,該課程的另一重量級教師為 Laurence Moroney 博士。
![吳恩達和Laurence Moroney 博士](https://easy-ai.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2019-03-08-054859.jpg)
該課程分四周進行,課程安排為:
- 第一周:介紹一種新的編程範式
- 第二周:計算機視覺簡介
- 第三周:利用卷積神經網絡增強計算機視覺
- 第四周:利用真實世界的圖像
![TensorFlow 深度學習簡介](https://easy-ai.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/2019-03-08-054926.jpg)
《TensorFlow 深度學習簡介》則是優達學城的免費課程,它自 2016 年推出以來,目前已有超過 40 萬名學生參加,而今天則正式成為 Deeplearning.ai TensorFlow 系列課程的一部分。該課程從實踐的角度講解了軟件深度學習知識,以及在移動設備、雲端和瀏覽器上實際運行 TensorFlow 模型,讓學生掌握創建 AI 應用所需的所有技能。
該課程目前已經更新了 4 堂課,分別為:第一堂課:課程大綱介紹;第二堂課:機器學習簡介;第三堂課:訓練 MNIST 模型;第四堂課:CNN 簡介。目前,該 4 堂課已全部上線,而第 5 堂課則還未更新。
本文轉載自公眾號 AI 科技評論,原文地址
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