יסודות למידת מכונה עם TensorFlow

תכנית הלימודים הזו מיועדת לאנשים שהם:

  • חדש ב-ML, אבל בעלי רקע תכנות בינוני

תוכן זה נועד להדריך מפתחים חדשים ב-ML בשלבי ההתחלה של מסע ה-ML שלהם. תראה שרבים מהמשאבים משתמשים ב-TensorFlow, עם זאת, הידע ניתן להעברה למסגרות אחרות של למידת מכונה.

שלב 1: הבן מה זה ML

TensorFlow 2.0 נועד להקל על בניית רשתות עצביות ללמידת מכונה, ולכן TensorFlow 2.0 משתמש ב-API בשם Keras. הספר Deep Learning with Python מאת פרנסואה צ'ולט, היוצר של Keras, הוא מקום מצוין להתחיל בו. קרא את פרקים 1-4 כדי להבין את היסודות של ML מנקודת מבטו של מתכנת. המחצית השנייה של הספר מתעמקת בתחומים כמו ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, למידה עמוקה גנרטיבית ועוד. אל תדאג אם הנושאים האלה מתקדמים מדי כרגע, מכיוון שהם יהיו הגיוניים יותר בבוא העת.

AI ולמידת מכונה עבור קודנים
מאת לורנס מורוני

ספר מבוא זה מספק גישת קוד ראשון כדי ללמוד כיצד ליישם את תרחישי ה-ML הנפוצים ביותר, כגון ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית (NLP) ומודל רצף עבור אינטרנט, נייד, ענן וזמני ריצה משובצים.

למידה עמוקה עם Python
מאת פרנסואה צ'ולט

ספר זה הוא מבוא מעשי ומעשי ללמידה עמוקה עם Keras.

⬆ או ⬇

קח קורס מקוון כגון Introduction to TensorFlow של Coursera או Intro to TensorFlow for Deep Learning של Udacity , שניהם מכסים את אותם יסודות כמו ספרו של פרנסואה. ייתכן גם שתמצא את הסרטונים האלה מ-3blue1brown מועילים, שנותנים לך הסברים מהירים לגבי אופן הפעולה של רשתות עצביות ברמה מתמטית.

השלמת שלב זה תיתן לך את היסודות של אופן הפעולה של ML, ותכין אותך להעמיק.

מבוא ל-TensorFlow עבור AI, ML ולמידה עמוקה

קורס זה פותח בשיתוף עם צוות TensorFlow, הוא חלק מההתמחות למפתחים של TensorFlow והוא ילמד אותך שיטות עבודה מומלצות לשימוש ב-TensorFlow.

מבוא ל-TensorFlow ללמידה עמוקה

בקורס מקוון זה שפותח על ידי צוות TensorFlow ו-Udacity, תלמד כיצד לבנות יישומי למידה עמוקה עם TensorFlow.

שלב 2: מעבר ליסודות

קח את התמחות המפתחים של TensorFlow , שלוקחת אותך מעבר ליסודות לתוך מבוא של ראיית מחשב, NLP ומודלים של רצפים.

השלמת שלב זה ממשיכה את ההקדמה שלך, ומלמדת אותך כיצד להשתמש ב-TensorFlow כדי לבנות מודלים בסיסיים למגוון תרחישים, כולל סיווג תמונות, הבנת סנטימנט בטקסט, אלגוריתמים מחוללים ועוד.

התמחות מפתחים של TensorFlow

בהתמחות בת ארבע קורסים זו נלמדת על ידי מפתח TensorFlow, תחקור את הכלים ומפתחי תוכנה בהם משתמשים כדי לבנות אלגוריתמים ניתנים להרחבה המופעלים על ידי AI ב-TensorFlow.

שלב 3: תרגול

נסה כמה מהמדריכים שלנו TensorFlow Core , שיאפשרו לך לתרגל את המושגים שלמדת בשלבים 1 ו-2. כשתסיים, נסה כמה מהתרגילים המתקדמים יותר.

השלמת שלב זה תשפר את הבנתך את המושגים והתרחישים העיקריים שתתקל בהם בעת בניית מודלים של ML.

שלב 4: לכו עמוק יותר עם TensorFlow

עכשיו הגיע הזמן לחזור ל- Deep Learning with Python מאת פרנסואה ולסיים את פרקים 5-9. כדאי גם לקרוא את הספר לימוד מכונה מעשית עם Scikit-Learn, Keras ו-TensorFlow , מאת Aurelien Geron. ספר זה מציג ML ולמידה עמוקה באמצעות TensorFlow 2.0.

השלמת שלב זה תשלים את הידע המבוא שלך ב-ML, כולל הרחבת הפלטפורמה כדי לענות על הצרכים שלך.

למידת מכונה מעשית עם Scikit-Learn, Keras ו-TensorFlow
מאת Aurélien Géron

באמצעות דוגמאות קונקרטיות, תיאוריה מינימלית ושתי מסגרות Python מוכנות לייצור - Scikit-Learn ו- TensorFlow - ספר זה עוזר לך לקבל הבנה אינטואיטיבית של המושגים והכלים לבניית מערכות חכמות.