Chia Sẻ Khóa Học TensorFlow Developer Certificate 2022 - Từ Zero Đến Master [Update Tháng 9-2022] [Khóa 7780 A]
Học TensorFlow. Vượt qua Kỳ thi TensorFlow Developer Certificate. Được thuê làm TensorFlow developer. Khóa học này sẽ đưa bạn từ một TensorFlow beginner trở thành một phần của Certification Network của Google. Trở thành chuyên gia về AI, Machine Learning và Deep Learning!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Học cách vượt qua kỳ thi TensorFlow Developer Certificate chính thức của Google (và thêm nó vào sơ yếu lý lịch của bạn).
- ✓ Toàn quyền truy cập vào tất cả notebooks tương tác và slide khóa học dưới dạng hướng dẫn có thể tải xuống.
- ✓ Hiểu cách tích hợp Machine Learning vào các công cụ và ứng dụng.
- ✓ Xây dựng thuật toán nhận dạng hình ảnh, nhận dạng văn bản với deep neural networks và convolutional neural networks.
- ✓ Áp dụng Deep Learning for Time Series Forecasting.
- ✓ Được công nhận là ứng cử viên hàng đầu cho các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các TensorFlow developer.
- ✓ Xây dựng các mô hình TensorFlow bằng cách sử dụng Computer Vision, Convolutional Neural Networks, và Natural Language Processing.
- ✓ Nâng cao kỹ năng của bạn trong Machine Learning và Deep Learning.
- ✓ Tìm hiểu cách xây dựng tất cả các loại Mô hình Machine Learning bằng cách sử dụng TensorFlow 2 mới nhất.
- ✓ Sử dụng các hình ảnh trong thế giới thực với các hình dạng và kích thước khác nhau để trực quan hóa hành trình của một hình ảnh thông qua các chuỗi phức hợp để hiểu cách máy tính "nhìn thấy" thông tin, độ mất của đồ thị và độ chính xác.
- ✓ Đạt được các kỹ năng bạn cần để trở thành một TensorFlow Certified Developer.
Tại sao tôi nên học TensorFlow và lấy Chứng chỉ TensorFlow Developer?
Dưới đây là 3 lý do hàng đầu tại sao chúng tôi nghĩ bạn nên học TensorFlow:
- ✓ 1. Có rất nhiều việc làm: Được sử dụng bởi các công ty lớn như Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM, Twitter có nghĩa là có nhu cầu việc làm rất lớn cho các TensorFlow developer. TensorFlow đang phát triển mạnh hơn các công cụ ML phổ biến khác như PyTorch trên thị trường việc làm.
- ✓ 2. Nhu cầu cao = Lương cao: Các TensorFlow developer kiếm được trung bình 148.000 đô la Mỹ với một số kiếm được hơn 200.000 đô la Mỹ theo thống kê năm 2022 từ ZipRecruiter.
- ✓ 3. Old fashioned FUN: Học TensorFlow cho phép bạn xây dựng các mô hình deep learning cho một loạt các nhiệm vụ như hồi quy, thị giác máy tính (tìm các mẫu trong hình ảnh), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (tìm các mẫu trong văn bản) và dự báo chuỗi thời gian (dự đoán các xu hướng trong tương lai cho một phạm vi các sự kiện trong quá khứ). Thật là tuyệt vời!
Mục tiêu của khóa học này là dạy cho bạn tất cả các kỹ năng cần thiết để bạn vượt qua kỳ thi và nhận được TensorFlow Developer Certification để bạn có thể hiển thị nó trên sơ yếu lý lịch của mình, LinkedIn, Github và các nền tảng social media khác để khiến bạn nổi bật với tư cách là top ứng viên cho các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm ensorFlow Developer. Bạn cũng sẽ là một phần của TensorFlow Developer Network của Google, nơi các nhà tuyển dụng có thể tìm thấy bạn.
Dưới đây là bảng phân tích đầy đủ về mọi thứ bạn sẽ học trong Khóa học TensorFlow này:
Khóa học TensorFlow này rất thực hành và dựa trên dự án. Bạn sẽ không chỉ chăm chăm vào việc dạy và code của chúng tôi. Chúng tôi sẽ để lại điều đó cho các hướng dẫn và khóa học khác.
Bạn sẽ thực sự chạy các thử nghiệm, thực hiện các bài tập và xây dựng các mô hình và dự án machine learning trong thế giới thực để bắt chước các tình huống thực tế.
Chúng tôi cũng sẽ cho bạn thấy kỳ thi TensorFlow sẽ như thế nào đối với bạn.
Cuối cùng, bạn sẽ phát triển bộ kỹ năng cần thiết để phát triển các giải pháp deep learning hiện đại mà các công ty công nghệ lớn gặp phải.
0. TensorFlow Fundamentals:
- ✓ Giới thiệu về tensors (tạo ra tensors).
- ✓ Nhận thông tin từ tensor (tensor attributes).
- ✓ Thao tác với tensor (tensor operations).
- ✓ Tensors và NumPy.
- ✓ Sử dụng @ tf. function (một cách để tăng tốc các hàm Python thông thường của bạn).
- ✓ Sử dụng GPU với TensorFlow.
1. Neural Network Regression với TensorFlow:
- ✓ Xây dựng TensorFlow sequential models với multiple layers.
- ✓ Chuẩn bị dữ liệu để sử dụng với machine learning model.
- ✓ Tìm hiểu các thành phần khác nhau tạo nên một mô hình deep learning (loss function, architecture, optimization function).
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán sự cố hồi quy (dự đoán một số) và xây dựng mạng nơ-ron cho nó.
2. Neural Network Classification với TensorFlow:
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán một classification problem (dự đoán xem một thứ là thứ này hay thứ khác).
- ✓ Build, compile & train machine learning classification models bằng TensorFlow.
- ✓ Xây dựng và đào tạo các mô hình cho binary và multi-class classification.
- ✓ Vẽ đồ thị các chỉ số hiệu suất so với nhau.
- ✓ Match input (training data shape) và output shapes (mục tiêu dữ liệu dự đoán).
3. Computer Vision và Convolutional Neural Networks với TensorFlow:
- ✓ Xây dựng convolutional neural networks với Conv2D và pooling layers.
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán các loại vấn đề về thị giác máy tính.
- ✓ Tìm hiểu cách xây dựng computer vision neural networks.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng hình ảnh trong thế giới thực với các mô hình thị giác máy tính của bạn.
4. Transfer Learning với TensorFlow Phần 1: Feature Extraction:
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng các pre-trained model để extract features từ dữ liệu của riêng bạn.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng TensorFlow Hub cho các pre-trained model.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng TensorBoard để so sánh hiệu suất của một số mô hình khác nhau.
5. Transfer Learning với TensorFlow Phần 2: Fine-tuning:
- ✓ Tìm hiểu cách thiết lập và chạy một số thử nghiệm machine learning.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng data augmentation để tăng tính đa dạng của dữ liệu đào tạo của bạn.
- ✓ Tìm hiểu cách fine-tune một pre-trained model cho custom problem của riêng bạn.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng Callbacks để thêm chức năng cho mô hình của bạn trong quá trình đào tạo.
6. Transfer Learning với TensorFlow Phần 3: caling Up (Food Vision mini):
- ✓ Tìm hiểu cách mở rộng quy mô một mô hình hiện có.
- ✓ Tìm hiểu cách đánh giá mô hình học máy của bạn bằng cách tìm ra các dự đoán sai nhất.
- ✓ Beat original Food101 paperchỉ sử dụng 10% dữ liệu.
7. Milestone Project 1: Food Vision:
- ✓ Kết hợp tất cả những gì bạn đã học trong 6 notebook trước để xây dựng Food Vision: một mô hình thị giác máy tính có thể phân loại 101 loại thực phẩm khác nhau. Mô hình của chúng tôi tốt và thực sự đánh bại giấy Food101 ban đầu.
8. NLP Fundamentals trong TensorFlow:
Bạn sẽ học cách:
- ✓ Preprocess natural language text để sử dụng với một neural network.
- ✓ Create word embeddings (biểu diễn số của văn bản) với TensorFlow.
- Xây dựng mạng nơ-ron có khả năng phân loại nhị phân và đa lớp bằng cách sử dụng:
- + RNN (recurrent neural network).
- + LSTM (long short-term memory cell).
- + GRU (gated recurrent unit).
- + CNN.
- ✓ Tìm hiểu cách evaluate các mô hình NLP của bạn.
9. Milestone Project 2: SkimLit:
- ✓ Sao chép mô hình cung cấp năng lượng cho tờ giấy PubMed 200k để phân loại các trình tự khác nhau trong các bản tóm tắt y khoa PubMed (có thể giúp các nhà nghiên cứu đọc qua các bản tóm tắt y khoa nhanh hơn).
10. Time Series fundamentals trong TensorFlow:
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán vấn đề về chuỗi thời gian (xây dựng mô hình để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu theo thời gian, ví dụ: dự đoán giá cổ phiếu của AAPL vào ngày mai).
- ✓ Chuẩn bị dữ liệu cho time series neural networks (features và labels).
- ✓ Hiểu và sử dụng các phương pháp đánh giá chuỗi thời gian khác nhau.
- ✓ MAE — mean absolute error.
- ✓ Xây dựng time series forecasting models với TensorFlow:
- + RNN (recurrent neural networks).
- + CNN (convolutional neural networks).
11. Milestone Project 3: (Surprise):
- ✓ Nếu bạn đã đọc đến đây, bạn có thể quan tâm đến khóa học. Dự án cuối cùng này sẽ tốt ... chúng tôi hứa với bạn, vì vậy hãy hẹn gặp bạn trong khóa học;).
Điểm mấu chốt là gì?
Sự phát triển và áp dụng của TensorFlow đang bùng nổ, đồng nghĩa với việc ngày càng có nhiều cơ hội việc làm hơn cho kiến thức chuyên ngành này.
Các công ty như Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM, Twitter và nhiều công ty khác hiện đang được cung cấp bởi TensorFlow. TensorFlow thậm chí còn phát triển mạnh hơn các công cụ Học máy phổ biến khác như PyTorch trên thị trường việc làm.
Chúng tôi đảm bảo với bạn đây là khóa học trực tuyến toàn diện nhất về việc thi đạt TensorFlow Developer Certificate và đủ điều kiện để bạn trở thành chuyên gia TensorFlow.
Vậy tại sao phải chờ đợi? Thăng tiến sự nghiệp của bạn và kiếm được mức lương cao hơn bằng cách trở thành một oogle Certified Developer và thêm TensorFlow vào bộ công cụ của bạn.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
No Comment to " Chia Sẻ Khóa Học TensorFlow Developer Certificate 2022 - Từ Zero Đến Master [Update Tháng 9-2022] [Khóa 7780 A] "