• Data Science и Аналитика

Онлайн-курсы по TensorFlow

Александр Иванов. Эксперт Skill2Go
Александр Иванов
Эксперт Skill2Go
Вместе с экспертами проверил все онлайн-курсы по TensorFlow и составил рейтинг по курсам. Сравнивайте цены и выбирайте только нужное

Рейтинг онлайн-курсов TensorFlow за 2024 год

показано 1 курсов
Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow)
Курс знакомит слушателей с основными понятиями нейронных сетей. Мы рассмотрим сверточные, рекуррентные сети, разберем задачи классификации, сегментации, детекции, генерации изображений и текста. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач.
3 500 ₽
3 500 ₽
Это все курсы в этой категории
Фильтры 1 Очистить
-

Часто спрашивают · 8

TensorFlow - это открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Она предназначена для создания и обучения нейронных сетей и других моделей машинного обучения. TensorFlow позволяет разработчикам строить и обучать различные типы моделей, включая нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, сверточные нейронные сети, модели с подкреплением и другие, а также выполнять инференс на этих моделях для прогнозирования результатов на новых данных.

Для установки TensorFlow рекомендуется использовать менеджер пакетов Python, такой как pip. Просто выполните команду "pip install tensorflow" в вашем терминале или командной строке, чтобы установить последнюю версию TensorFlow. Также TensorFlow поддерживает установку на различные платформы, такие как Windows, MacOS и Linux, и может быть установлен как на CPU, так и на GPU для ускорения вычислений.

TensorFlow предоставляет обширный набор функций для разработки и обучения моделей машинного обучения. Это включает в себя возможность создавать графы вычислений с помощью операций и тензоров, оптимизировать и обучать модели с использованием различных оптимизаторов и функций потерь, работать с данными с помощью удобных API для загрузки, предварительной обработки и аугментации данных, а также визуализировать процесс обучения и результаты с помощью инструментов, таких как TensorBoard.

Для использования TensorFlow сначала необходимо определить модель, выбрав архитектуру и определив граф вычислений. Затем необходимо подготовить данные, загрузив их и подготовив для обучения модели. После этого модель обучается на этих данных с помощью алгоритма оптимизации, например, градиентного спуска. Наконец, модель оценивается на новых данных, чтобы проверить ее производительность и качество предсказаний. Этот процесс может быть реализован с использованием API TensorFlow на Python или с использованием высокоуровневых библиотек, таких как Keras, которые работают поверх TensorFlow и упрощают создание и обучение моделей.

TensorFlow Lite - это легковесная версия библиотеки TensorFlow, разработанная специально для работы с мобильными и встроенными устройствами, а также для выполнения инференса на них. Она оптимизирована для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, такими как смартфоны, микроконтроллеры, дроны и другие устройства с низким энергопотреблением. TensorFlow Lite позволяет запускать обученные модели TensorFlow на этих устройствах с высокой производительностью и эффективностью.

Для обучения модели TensorFlow требуется выполнить несколько шагов. Во-первых, необходимо определить архитектуру модели, выбрав тип модели и определив ее структуру. Затем необходимо подготовить данные, загрузив их и предварительно обработав. После этого модель обучается на этих данных с использованием алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск. В процессе обучения модели регулируются параметры для минимизации функции потерь. Наконец, модель оценивается и тестируется на новых данных, чтобы проверить ее производительность и качество предсказаний.

TensorBoard - это инструмент визуализации и отладки, предоставляемый TensorFlow. Он позволяет отслеживать метрики обучения модели, визуализировать графы вычислений, анализировать распределения параметров модели, изучать исходный код и многое другое. Для использования TensorBoard необходимо добавить специальные точки в ваш код TensorFlow для записи журналов, затем запустить TensorBoard с помощью командной строки, указав каталог с журналами. После этого вы сможете просматривать результаты в браузере, используя интерфейс TensorBoard.

Выбор между TensorFlow и PyTorch зависит от ваших конкретных потребностей и предпочтений. TensorFlow - это широко используемая библиотека с большим сообществом и множеством инструментов для машинного обучения и глубокого обучения. Он поддерживает различные функции, включая создание и обучение моделей, работу с данными, визуализацию и многое другое. PyTorch - это еще одна популярная библиотека, которая предоставляет простой и гибкий интерфейс для работы с нейронными сетями. Он часто используется исследователями и разработчиками из-за его удобства и гибкости. Обе библиотеки имеют свои сильные и слабые стороны, поэтому выбор зависит от ваших потребностей и предпочтений.

Рейтинг онлайн-школ по TensorFlow

# Название онлайн-школы Рейтинг Отзыв
1 Stepik 4.7 7

ТОП онлайн-курсов по TensorFlow

1. Курс «Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow)» от Stepik

Курс знакомит слушателей с основными понятиями нейронных сетей. Мы рассмотрим сверточные, рекуррентные сети, разберем задачи классификации, сегментации, детекции, генерации изображений и текста. Полученных знаний будет достаточно для решения широкого круга задач.
Школа Stepik
Длительность курса
Стоимость курса 3 500 ₽
Цена в рассрочку

Stepik предоставляет рассрочку на все обучающие курсы, представленные на официальном сайте. При этом необходимо помнить, что рассрочка является кредитом, по которому уплату процентов школа берет на себя. Подробнее ознакомиться с условиями рассрочки можно в пользовательском соглашении https://welcome.stepik.org/ru/payment-terms.

Трудоустройство

По данному виду обучения трудоустройство не предусмотрено.

Документ об окончании курса

После прохождения обучающей программы каждый выпускник получит именной сертификат, который сможет приложить к резюме при трудоустройстве. Однако стоит помнить, что для работодателя наиболее приоритетными являются навыки и знания соискателя, которые он сможет применять на практике, а не наличие «корочки».

Подробнее