6 個「最佳」TensorFlow 課程和認證（2024 年 XNUMX 月）

TensorFlow 是一種流行的開源機器學習框架，用於針對一系列任務訓練神經網路。它是最受歡迎的框架之一，對於學習如何應用機器學習技能來建立和訓練模型至關重要。

以下是市場上頂級 TensorFlow 認證：

1. DeepLearning.AI TensorFlow開發人員專業證書

這是最好的 TensorFlow 認證之一，對於那些希望學習開發強大模型所需技能的人來說非常有用。 這個實踐專業證書課程由四門課程組成，教您如何構建可擴展的人工智能驅動的應用程序。 完成該課程後，您將了解如何使用卷積來提高網絡性能，訓練它識別真實世界的圖像，並教機器如何理解、分析和響應人類語音。

以下是該認證的一些關鍵方面：

• 處理真實世界的圖像數據
• 防止過度擬合，包括增強和丟失
• 使用TensorFlow開發自然語言處理系統
• 在使用文本存儲庫來訓練 RNN、GRU 和 LSTM 時應用它們
• 16 個 Python 編程作業
• 持續時間：4 個月完成，每週 5 小時

2. 用於人工智能、機器學習和深度學習的 TensorFlow 

該計劃面向具有一定編碼經驗並希望增強這些技能的軟件開發人員。 這些課程演示了使用 TensorFlow 實施機器學習和深度學習基本原理的技術。 該程序對於學習如何構建可用於解決現實世界問題的可擴展模型也很有用。

以下是該認證的一些關鍵方面：

• 面向那些有 Python 經驗的人
• 講師配備齊全的示例
• 提示、技術和評估
• 靈活的截止日期
• 建構電腦視覺應用的基本神經網絡
• 持續時間：4 週，每週 4 至 5 小時

• 了解 TensorFlow 的最佳實踐
• 處理文本、將句子表示為向量、將數據輸入神經網絡以及訓練人工智能
• 教機器如何理解、分析和響應人類語音
• 時間：1個月

3. TensorFlow 數據和部署專業化 (Coursera)

該專業化計劃面向那些希望在訓練模型時學習有效利用數據的新方法的人，它可以幫助您為不同的分發場景做好準備。 該計劃有四個不同的課程，您將學習如何在瀏覽器和移動應用程序中訓練和運行機器學習模型，然後再處理更高級的概念。

以下是該認證的一些關鍵方面：

• 視頻講座、測驗、評分作業和實踐項目
• 通過幾行代碼利用內置數據集
• TensorFlow Serving、Hub、Tensor Board 和其他 TensorFlow 功能
• 獲得機器學習、TensorFlow、高級部署、對象檢測和 JavaScript 方面的技能
• 使用 TensorFlow.js 在瀏覽器中運行模型
• 時間：1個月

4. 深度學習與 TensorFlow 2.0 認證

該計劃教授使用 TensorFlow 進行機器學習的基礎技術。 它涵蓋了數據操作和監督算法等概念，並提供了 TensorFlow 中每種算法的實踐經驗。 您可以通過現場課程直接聯繫講師。

以下是該認證的一些關鍵方面：

• 監督學習
• 神經網絡設計的基礎
• 實施無監督學習方法
• 現場授課
• 持續時間：5週，總共30小時

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5. Google Cloud Platform 上的 TensorFlow 機器學習

該機器學習專業課程由 Google Cloud 開發，並使用有關構建 ML 模型的講座。 有介紹機器學習用途及其重要性的介紹性課程，以及有關 TensorFlow 的課程。 它旨在創建、訓練和部署機器學習模型。

以下是該認證的一些關鍵方面：

• 對於機器學習初學者數據科學家很有用
• 結構化且專業的課程，共有 5 門課程
• 親身體驗
• 持續時間： 1 個月，每週 14 小時 

6. 使用TensorFlow進行深度學習

本課程面向那些對機器學習、Python 和深度學習有基本了解的人。 它通過涵蓋基本概念、主要功能、操作和執行管道來幫助您利用和增強這些技能。 該程序將幫助您在訓練神經網絡時計算權重和偏差，並將涵蓋不同類型的深度架構。

以下是該認證的一些關鍵方面：

• 曲線擬合、回歸、分類和誤差函數最小化的框架
• 深層架構，例如循環網絡、自動編碼器和卷積網絡
• 結構化課程
• 免費學習材料和視頻
• 互動教程
• 持續時間：5 週，每週 2 至 4 小時

如果您希望發展 TensorFlow 技能，以便在當今的機器學習環境中變得更有價值，那麼這些認證至關重要。 每個項目都有自己獨特的功能和經驗水平，初學者和專家都可以參與。