DeepLearning.AI
Spezialisierung TensorFlow: Daten und Einsatz
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Spezialisierung TensorFlow: Daten und Einsatz

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4.7

(1,380 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
at 10 hours a week
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Führen Sie Modelle in Ihrem Browser mit TensorFlow.js aus

  • Bereiten Sie mit TensorFlow Lite Modelle vor und setzen Sie sie auf mobilen Geräten ein

  • Mit den TensorFlow Data Services können Sie leichter auf Trainingsdaten zugreifen, sie organisieren und verarbeiten

  • Erkunden Sie vier fortgeschrittene Einsatzszenarien mit TensorFlow Serving, TensorFlow Hub und TensorBoard

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Daten importieren/exportieren
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten
  • Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
  • Kategorie: Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte
  • Kategorie: Swift Programmierung
  • Kategorie: Javascript
  • Kategorie: Bildanalyse

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von DeepLearning.AI.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Trainieren und Ausführen von Schlussfolgerungen in einem Browser

  • Daten in einem Browser verarbeiten

  • Erstellen Sie ein Modell zur Klassifizierung und Erkennung von Objekten mithilfe einer Webcam

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Computervision
Kategorie: JSON
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Web-Anwendungen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Javascript

Was Sie lernen werden

  • Bereiten Sie Modelle für batteriebetriebene Geräte vor

  • Führen Sie Modelle auf Android- und iOS-Plattformen aus

  • Einsatz von Modellen auf eingebetteten Systemen wie Raspberry Pi und Mikrocontrollern

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Eingebettete Systeme
Kategorie: Computervision
Kategorie: Entwicklung von Anwendungen für Mobilgeräte
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Swift Programmierung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: iOS Entwicklung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Android Entwicklung

Was Sie lernen werden

  • Effiziente ETL-Aufgaben mit Tensorflow Data Services APIs durchführen

  • Konstruieren Sie Trainings-/Validierungs-/Testsplits beliebiger Datensätze - entweder benutzerdefiniert oder in der TensorFlow Hub Dataset Bibliothek vorhanden - mit Hilfe der Splits API

  • Nutzen Sie verschiedene Module und Funktionen der TFDS API, um Ihre Daten für Trainings-Pipelines vorzubereiten

  • Identifizieren Sie Engpässe in Ihren Eingabe-Pipelines und steigern Sie die Effizienz Ihrer Arbeitsabläufe durch Parallelisierung der Eingaben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Datenmanagement
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datenüberprüfung
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Daten-Pipelines
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Daten importieren/exportieren
Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
Kategorie: Gemeinsame Nutzung von Daten

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie TensorFlow Serving, um Inferenzen über das Web durchzuführen

  • Navigieren Sie durch TensorFlow Hub, ein Repository von Modellen, die Sie für das Transfer Learning verwenden können

  • Bewerten Sie, wie Ihre Modelle funktionieren und teilen Sie Modell-Metadaten mit TensorBoard

  • Erforschen Sie föderiertes Lernen und wie Sie eingesetzte Modelle unter Wahrung des Datenschutzes neu trainieren können

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Web-Server
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Informationen zum Datenschutz

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Dozent

Laurence Moroney
DeepLearning.AI
19 Kurse558.512 Lernende

von

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Lernender seit 2018
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