Domine seu caminho
Para se tornar um especialista em aprendizado de máquina, primeiro você precisa de uma base sólida em quatro áreas de aprendizado : codificação, matemática, teoria de ML e como construir seu próprio projeto de ML do início ao fim.
Comece com os currículos selecionados do TensorFlow para aprimorar essas quatro habilidades ou escolha seu próprio caminho de aprendizagem explorando nossa biblioteca de recursos abaixo.
As quatro áreas da educação em aprendizado de máquina
Ao iniciar sua trajetória educacional, é importante primeiro entender como aprender ML. Dividimos o processo de aprendizagem em quatro áreas de conhecimento, com cada área fornecendo uma peça fundamental do quebra-cabeça do ML. Para ajudá-lo em seu caminho, identificamos livros, vídeos e cursos online que irão aprimorar suas habilidades e prepará-lo para usar o ML em seus projetos. Comece com nossos currículos guiados projetados para aumentar seu conhecimento ou escolha seu próprio caminho explorando nossa biblioteca de recursos.
Currículos do TensorFlow
Comece a aprender com um de nossos currículos guiados contendo cursos, livros e vídeos recomendados.
Aprenda o básico do ML com esta coleção de livros e cursos online. Você será apresentado ao ML e guiado pelo aprendizado profundo usando o TensorFlow 2.0. Então você terá a oportunidade de praticar o que aprendeu com tutoriais para iniciantes.
Depois de compreender os fundamentos do aprendizado de máquina, leve suas habilidades para o próximo nível, mergulhando na compreensão teórica das redes neurais, no aprendizado profundo e melhorando seu conhecimento dos conceitos matemáticos subjacentes.
Aprenda os fundamentos do desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina em JavaScript e como implantá-los diretamente no navegador. Você receberá uma introdução de alto nível sobre aprendizado profundo e como começar a usar o TensorFlow.js por meio de exercícios práticos.
Recursos educacionais
Escolha seu próprio caminho de aprendizagem e explore livros, cursos, vídeos e exercícios recomendados pela equipe do TensorFlow para ensinar os fundamentos do ML.