34 個最新 TensorFlow 2 實作|文本分析 x 影像辨識 x 預測分析

    教授最新、最主流的深度學習框架 TensorFlow,示範多種進階實作,應用層面極廣,課程內的所有實作都有 Python 程式碼,上完課後你也可以自己設定實作主題,建立數據集,微調模型架構,應用在自己的專案上!

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    5.0
    • 了解最新版本 TensorFlow 的資料處理與運作方式

    • 透過 RNN、LSTM、Transformer 做「文本分析」,衍伸文本生成、翻譯、單詞聲音辨識等應用

    • 透過 CNN 卷積神經網路做出「影像辨識」等應用

    • 透過挖掘數據特徵與時間序列預測的方式做「結構化資料分析」等應用

    • 利用生成對抗網路的方式進行圖片的「風格轉換」等應用

    US$84.33

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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。


    購課人數達 250 人即解鎖超實用單元!

    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



    說到 TensorFlow ,先讓我們來談談深度學習

    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, 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!


    全球 50 大企業超過 80 % 都在使用 ! 近年來最夯的深度學習框架 

    # 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。


    一堂課就夠 ! 最新最齊全的 TensorFlow 實作課程


    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。


    再多改版也不怕 ! 隨版本更新課程及程式碼,讓你維持最新技術力

    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。


    獨家 ! 最實用的應用範例,帶你實作人工智慧

    # 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


    • 實作數據類型:以網路電影資料庫的文字評價作為來源。
    • 實作內容 : 教你透過  RNN ( 循環神經網絡 )、 LSTM ( 長短期記憶模型 )、Transformer ( 神經機器翻譯 ) 分析電影評論的情緒辨識,了解影片是正評還是負評。
    • 應用範疇:可以延伸假新聞分類、產品資訊分類,機器翻譯等應用。


    2. 影像辨識


    • 實作數據類型:以數位格式的花卉圖庫 ( jpg、png ) 等資料作為來源。
    • 實作內容 : 教你如何透過 CNN ( 卷積神經網路 ) 辨別圖像,並使用高階 API 的線性指數,能辨識花的圖片,進行不同花種的分類。
    • 應用範疇:可以延伸農業生產辨識、動物辨識、商業上的圖像辨識、醫學診斷的病徵辨識等應用。


    3. 結構化資料分析


    • 實作數據類型:以寵物領養網站資料作為資料來源。
    • 實作內容 : 教你透過挖掘數據特徵與時間序列預測的方式,預測不同寵物的領養速度。
    • 應用範疇:可以延伸存貨預測、銷售量預測、消費者行為預測等應用。


    4. 風格轉換



    • 實作數據類型:以知更鳥的圖片作為資料來源。
    • 實作內容 : 採用生成對抗網路的方式,進行知名畫作的樣式轉換。
    • 應用範疇:可以延伸影像換臉、藝術創作、風格濾鏡等應用。


    方便調整!加快訓練效率!你必須學會的 TensorFlow 嶄新技術

     # 利用套件,創建訓練模型更輕鬆容易


    • 好用的視覺化套件

      專門用來呈現 TensorFlow 模型與資料的視覺化工具,並支援好幾種資料的呈現方式,讓程式設計者容易掌握複雜的模型與資料,課程中除了教你應用 TensorBoard 視覺化訓練模型外,還教你如何自動訓練參數調整。讓你調整預訓練模型更精確有效率。

    • TensorFlow 模型的全方位存放區

      透過 TensorFlow Hub 這個平台,您可以發布,學習和使用 TensorFlow 編寫中的機器學習模型,也可以將模型部屬到你想應用的地方。課程教你如和透過 TensorFlow Hub 快速訓練、客製化微調模型。


    這堂課是否適合我 ?

    # 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 . .

    • 學生讓你熟悉 TensorFlow 所有操作,並且認識深度學習如何應用
    • 工程師將深度學習的概念配合企業需求,開發出更具競爭力的應用程式!
    • 研究人員利用實作內容輔助研究項目的進行,有效加快工作效率


    講師簡介


    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。

    章节目录

    • 1-1
      什麼是TensorFlow
    • 1-2
      實作ㄧ:完成第一個TF Hello World
    • 1-3
      應用分類介紹

    试阅影片

    常见问答

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    购买前问答

    Eileen Tang
    Eileen Tang

    你好,

    想詢問課程資訊~

    我公司想導入AI來協助優化業務流程, 目前的狀況為有同仁會python, 但後續Tensorflow等技能尚待訓練

    想了解如果我們欲達到的目標為能自己訓練模型來協助業務流程優化(例如: 1. 在供應鏈上能根據過去資料, 當原物料小於多少庫存水位時, 模型就能自動判斷然後跟相應地供應商下單, 後續還能產出資料分析, 2.在銷售過程中, 能根據過去資料, 追蹤客戶的庫存水位及購買的產品組合, 模型能自動估算客戶的庫存水位, 於合適的時間點推薦合適的產品, 產生定製化的銷售服務給客戶, 後續亦能產出資料分析), 有建議要上哪個課程嗎? 上該訓練前是否有需要那些技能?付款方式有哪些?

     

    另外, 想詢問有企業包班課程的服務嗎? 

     

    再請你們提供資訊供我們內部評估, 謝謝

    在請您提供資訊工我們內部評估, 謝謝

    Corrine Zhang
    Corrine Zhang

    您好,非常感謝您的詢問。很抱歉,我們目前沒有提供包班課程。不過,我們可以根據您的需求提供專案服務。

    如果您有任何具體的需求或想進一步討論,歡迎隨時來信至 jerry@ap-mic.com,謝謝!

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