Chia Sẻ Khóa Học TensorFlow Developer Certificate 2021 - Từ Zero Đến Mastery [Khóa 8494 A]
Vượt qua kỳ thi TensorFlow Developer Certification của Google. Trở thành một chuyên gia về AI, Machine Learning và Deep Learning!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Học để vượt qua kỳ thi TensorFlow Developer Certificate chính thức của Google (và thêm nó vào sơ yếu lý lịch của bạn).
- ✓ Xây dựng mô hình TensorFlow bằng cách sử dụng Computer Vision, Convolutional Neural Networks và Natural Language Processing.
- ✓ Toàn quyền truy cập vào TẤT CẢ notebook tương tác và TẤT CẢ các slide khóa học dưới dạng hướng dẫn có thể tải xuống.
- ✓ Nâng cao kỹ năng của bạn trong Machine Learning và Deep Learning, để kiểm tra khả năng của bạn với bài kiểm tra đánh giá TensorFlow.
- ✓ Hiểu cách tích hợp Machine Learning vào các công cụ và ứng dụng.
- ✓ Tìm hiểu cách xây dựng tất cả các loại Mô hình Học máy bằng cách sử dụng TensorFlow 2 mới nhất.
- ✓ Xây dựng thuật toán nhận dạng hình ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng văn bản với deep neural network và convolutional neural network.
- ✓ 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 sự phức tạp để hiểu cách máy tính “nhìn thấy” thông tin, độ mất của đồ thị và độ chính xác.
- ✓ Áp dụng Deep Learning cho Time Series Forecasting.
- ✓ Có được các kỹ năng cần thiết để trở thành một TensorFlow Certified Developer.
- ✓ Được công nhận là ứng cử viên hàng đầu cho các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm các nhà phát triển TensorFlow.
Vừa mới ra mắt với tất cả các phương pháp hay nhất hiện đại để làm việc với TensorFlow và vượt qua kỳ thi TensorFlow Developer Certificate! Khóa học này sẽ đưa bạn từ người mới bắt đầu hoàn toàn với TensorFlow, trở thành một phần của Google's TensorFlow Certification Network.
Các chuyên gia của TensorFlow kiếm được tới $204,000 USD một năm, với mức lương trung bình dao động khoảng $148,000 USD theo thống kê năm 2021. Bằng cách vượt qua chứng chỉ này, chứng chỉ được Google chính thức công nhận, bạn sẽ tham gia vào ngành Công nghiệp Machine Learning đang phát triển và trở thành một TensorFlow developer được trả lương hàng đầu! Nếu bạn vượt qua kỳ thi, bạn cũng sẽ là một phần của Google's TensorFlow Developer Network, nơi các nhà tuyển dụng có thể tìm thấy bạn.
Mục tiêu của khóa học này là dạy cho bạn tất cả các kỹ năng cần thiết để bạn vượt qua kỳ thi này và nhận được Chứng nhận TensorFlow từ Google để bạn có thể hiển thị nó trên sơ yếu lý lịch của mình, LinkedIn, Github và các nền tảng truyền thông xã hội khác để thực sự khiến bạn nổi bật.
Đây là bản phân tích toàn khóa về mọi thứ bạn sẽ học (vâng, nó rất toàn diện, nhưng đừng sợ, vì khóa học sẽ dạy bạn mọi thứ từ đầu!) :
Khóa học này sẽ rất thực hành và dựa trên dự án. Bạn sẽ không chỉ chăm chăm nhìn khóa học giảng dạy, mà bạn sẽ thực sự thử nghiệm, làm bài tập và xây dựng các mô hình và dự án machine learning để bắt chước các tình huống thực tế. Quan trọng nhất, khóa học sẽ cho bạn thấy kỳ thi TensorFlow sẽ như thế nào đối với bạn. Cuối cùng, bạn sẽ phát triển các bộ kỹ năng cần thiết để phát triển các giải pháp deep learning hiện đại mà các công ty công nghệ lớn gặp phải.
1 - TensorFlow Fundamentals:
- ✓ Giới thiệu về tensors (tạo tensors).
- ✓ Nhận thông tin từ tensor (thuộc tính tensor).
- ✓ Thao tác với tensor (tensor operation)
- ✓ Tensors và NumPy.
- ✓ Sử dụng @ tf. functions (một cách để tăng tốc các hàm Python thông thường của bạn).
- ✓ Sử dụng GPU với TensorFlow.
2 - Neural Network Regression với TensorFlow:
- ✓ Xây dựng mô hình tuần tự TensorFlow với nhiều lớp.
- ✓ Chuẩn bị dữ liệu để sử dụng với một mô hình học máy.
- ✓ Tìm hiểu các component khác nhau tạo nên một mô hình học sâu (loss function, architecture, optimization function).
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán một vấn đề hồi quy (dự đoán một số) và xây dựng mạng nơ-ron cho nó.
3 - Neural Network Classification với TensorFlow:
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán một vấn đề phân loại (dự đoán xem một thứ là thứ này hay thứ khác).
- ✓ Xây dựng, biên dịch và đào tạo các mô hình phân loại học máy bằng TensorFlow.
- ✓ Xây dựng và đào tạo các mô hình binary và multi-class classification.
- ✓ Lập đồ thị các chỉ số hiệu suất mô hình hóa so với nhau.
- ✓ Kết hợp đầu vào (hình dạng dữ liệu đào tạo) và hình dạng đầu ra (mục tiêu dữ liệu dự đoán).
4 - Computer Vision và Convolutional Neural Network với TensorFlow:
- ✓ Xây dựng convolutional neural network với Conv2D và pooling layer.
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán các loại vấn đề về thị giác máy tính.
- ✓ Tìm hiểu cách xây dựng computer vision neural network.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng hình ảnh trong thế giới thực với các mô hình thị giác máy tính của bạn.
5 - Transfer Learning với TensorFlow Phần 1: Feature Extraction:
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng các pre-trained model để trích xuất tính năng 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.
6 - Transfer Learning với TensorFlow Phần 2: Fine-tuning:
- ✓ Tìm hiểu cách thiết lập và chạy một số thử nghiệm học máy.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng data augmentation để tăng tính đa dạng của training data của bạn.
- ✓ Tìm hiểu cách fine-tune một pre-trained model cho vấn đề tùy chỉnh của riêng bạn.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng Callbacks để thêm chức năng cho mô hình của bạn trong quá trình đào tạo.
7 - Transfer Learning với TensorFlow Phần 3: Scaling 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 the original Food101 paper chỉ sử dụng 10% dữ liệu.
8 - Milestone Project 1: Food Vision:
- ✓ Kết hợp tất cả những gì bạn đã học trong 6 phần trước để xây dựng Food Vision: một mô hình thị giác máy tính có thể phân loại 101 loại thực phẩm khác nhau.
9 - NLP Fundamentals trong TensorFlow:
Học cách:
- ✓ Xử lý trước văn bản ngôn ngữ tự nhiên để sử dụng với một mạng nơ-ron.
- ✓ Tạo nhúng từ (biểu diễn số của văn bản) với TensorFlow.
- ✓ Xây dựng mạng nơron 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 đánh giá các mô hình NLP của bạn.
10 - Milestone Project 2: SkimLit:
- ✓ Sao chép một 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 của PubMed (có thể giúp các nhà nghiên cứu đọc qua các bản tóm tắt y khoa nhanh hơn).
11 - Time Series fundamentals trong TensorFlow:
- ✓ Tìm hiểu cách chẩn đoán vấn đề về một chuỗi thời gian (xây dựng một 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 network (tính năng và nhãn).
- ✓ Hiểu và sử dụng các phương pháp đánh giá chuỗi thời gian khác nhau
- + MAE — mean absolute error.
- ✓ Xây dựng mô hình dự báo chuỗi thời gian với TensorFlow.
- + RNN (recurrent neural network).
- + CNN (convolutional neural network).
12 - 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.)
TensorFlow đang ngày càng trở nên phổ biến và ngày càng có nhiều cơ hội tuyển dụng cho những kiến thức chuyên ngành này. Trên thực tế, TensorFlow đang phát triển mạnh hơn các công cụ ML phổ biến khác như PyTorch trên thị trường việc làm. Google, Airbnb, Uber, DeepMind, Intel, IBM, Twitter và nhiều công ty khác hiện đang được cung cấp bởi TensorFlow. Có một lý do tại sao các công ty công nghệ lớn đang sử dụng công nghệ này và bạn sẽ tìm hiểu tất cả về sức mạnh mà TensorFlow mang lại cho các nhà phát triển.
Đây là khóa học trực tuyến toàn diện nhất về việc thi đạt TensorFlow Developer Certificate để đủ điều kiện trở thành chuyên gia TensorFlow. Vậy tại sao phải chờ đợi? Làm cho bản thân trở nên nổi bật bằng cách trở thành một Google Certified Developer và thăng tiến trong sự nghiệp của bạn.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
