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本課程擁有最紮實的內容,帶你從資料處理 > 高階 API > 多種實作應用,一氣呵成!並且比市面上的課程多了 TensorBoard、TensorFlow Hub 等嶄新且重要的技術,上完這堂課相信你可以將最新版本的 TensorFlow 理解透徹,與深度學習完美整合。
第 14 章彩蛋章節 - JAX + TensorFlow。JAX 更為簡潔的深度學習的工具,與 TensorFlow 整合可以更有效率的撰寫深度學習網路
深度學習可說是近年來人工智慧的嶄新突破,利用模仿人類神經的多層架構,讓電腦可以自動學習,Alpha Go 便是應用深度學習技術的最好例子,而 TensorFlow 因開源、學習門檻低的特性,成為入門深度學習的最佳選擇!
# 應用範圍遍佈各大企業
TensorFlow 推出後便以其程式碼 TensorFlow 的簡潔度、演算法的執行效率,還有部署的便利性等優點完勝過其他深度學習框架,吸引大量了工程師進行相關內容的開發,目前下載次數已超過 1.6 億,並在機器學習社群擁有相當高的討論度,許多人都積極貢獻 API、更新程式碼解決問題及回報錯誤,擁有如此健全的生態,其前景相當令人看好。
TensorFlow 是一套由 Google 研發開源的深度學習框架,目前被用於研究及生產許多商業軟體,除了 Google 內部的服務如 Gmail 垃圾郵件分類、Google 翻譯、語音辨識外,Airbnb 的房源影像分類、 Youtube 的推薦影片、Paypal 的防詐欺偵測,都是 TensorFlow 的應用範疇。各大品牌都積極將深度學習導入企業,隨著各行各業對深度學習的重視,掌握 TensorFlow 技能的工程師已然成為企業熱切尋求的人才。
由於 TensorFlow 為較新的深度學習框架,應用的方式非常多樣,版本更新又很迅速,市面上的課程教學常常出現內容參差不齊、新舊混雜、對於實際應用面向闡述得較少的情形,因此決定開設一堂最完整的 TensorFlow 實作課。
TensorFlow 常常為了增加便利性、提升效能、對應程式語言等原因進行版本更新。版本不同, TensorFlow 的操作方式、應用都有所改變。老師知道版本更新後,學員可能會因還不熟悉 TensorFlow 而不知如何應對,因此會因應每次版本優化程式碼,並且隨之更新課程內容,對應重大改動,還會提供定期的線上直播講座,讓你不再因為版本更新而困擾。
# 老師業界多年的經驗分享,教你如何實際應用深度學習
1. 文本分析
2. 影像辨識
3. 結構化資料分析
4. 風格轉換
# 利用套件,創建訓練模型更輕鬆容易
# 適合任何對深度學習有興趣的人來學習,具備程式背景可讓你更快上手
這堂課可以學到 . .
Jerry Wu 老師 — 現任Google機器學習開發專家、歐奔頭殼(股)創辦人兼執行長
國立臺灣科技大學資訊管理所博士候選人。專注於機器智能(Machine Intelligence)的研發與整合,包含機器視覺(CV)與自然語言理解(NLU)。曾任國立台灣科技大學講師、外商數據科學顧問、汽車業資深數據科學顧問、亞太智能機器創辦人兼技術長、DSP智庫驅動(股)共同創辦人兼技術長,歷經許多產、官、學、研機器智能專案。