Ai Et Apprentissage Approfondi Avec Certification De Tensorflow

Edureka

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Ai Et Apprentissage Approfondi Avec Certification De Tensorflow

Edureka

L'apprentissage AI et Deep d'Edureka avec Tensorflow Vous fera un expert en formation et en optimisant les réseaux de neurones basiques et convolutifs utilisant des projets et des missions en temps réel. Vous maîtrisez également les concepts tels que la fonction SoftMax, les réseaux neuronaux d'auto-encodage, la machine Boltzmann restreinte (RBM).

À propos du cours

Le cours approfondi d'apprentissage d'Edureka avec Tensorflow vous aidera à connaître les concepts de base de TensorFlow, les principales fonctions, les opérations et le pipeline d'exécution. En commençant par un simple exemple «Hello Word», tout au long du cours, vous pourrez voir comment TensorFlow peut être utilisé dans l'ajustement de courbe, la régression, la classification et la réduction des fonctions d'erreur. Ce concept est ensuite exploré dans le monde de Deep Learning. Vous évaluerez les réseaux de neurones communs, et pas très communs, et verrez comment ils peuvent être exploités dans le monde réel avec des données brutes complexes utilisant TensorFlow. En outre, vous apprendrez comment appliquer TensorFlow pour la rétrogradation afin de régler les pondérations et les biais pendant que les réseaux neuronaux sont formés. Enfin, le cours couvre différents types d'architectures profondes, telles que les réseaux convolutionnels, les réseaux récurrents et les autoencoders.

Accrochez-vous aux réseaux de neurones, mettez en œuvre des algorithmes d'apprentissage en profondeur et explorez les couches d'abstraction de données avec l'aide de ce cours Deep Learning with TensorFlow.

Objectifs du cours

Après l'achèvement de ce cours Deep Learning with TensorFlow, vous devriez pouvoir:

  • Définir l'apprentissage en profondeur
  • Exprimez la motivation derrière Deep Learning
  • Appliquer les mathématiques analytiques sur les données
  • Choisissez entre différents réseaux profonds
  • Expliquer les réseaux de neurones
  • Former les réseaux de neurones
  • Discuter de la rétrogradation
  • Décrire les Autoencoders et les Autoencodisateurs varitionnels
  • Exécutez un programme "Hello World" dans TensorFlow
  • Mettre en œuvre différents modèles de régression
  • Décrire les réseaux neuronaux convolutionnels
  • Discutez de l'application des réseaux neuronaux convolutionnels
  • Discuter des réseaux neuronaux récurrents
  • Décrire la théorie récursive du réseau de tumeur neurale
  • Mettre en place un modèle de réseau neuronal récursif
  • Expliquer l'apprentissage non supervisé
  • Discutez des applications de l'apprentissage non supervisé
  • Expliquer la machine Boltzmann restreinte
  • Implémentez le filtrage collaboratif avec RBM
  • Définir les Autoencoder et discuter de leurs applications
  • Discuter du Réseau Deep Belief

Pourquoi apprendre Tensorflow?

TensorFlow est l'une des meilleures bibliothèques à implémenter Deep Learning. TensorFlow est une bibliothèque de logiciels pour le calcul numérique d'expressions mathématiques, en utilisant des graphiques de flux de données. Les noeuds dans le graphique représentent des opérations mathématiques, tandis que les bords représentent les tableaux de données multidimensionnels (tensors) qui circulent entre eux. Il a été créé par Google et adapté à l'apprentissage par machine. En fait, il est largement utilisé pour développer des solutions avec Deep Learning.

L'apprentissage par machine est l'un des domaines les plus dynamiques et les plus excitants là-bas, et Deep Learning représente son véritable fond de saignement. L'apprentissage approfondi est avant tout une étude sur les réseaux de neurones multi-couches, couvrant une vaste gamme d'architectures de modèles. Les réseaux de neurones traditionnels s'appuyaient sur des réseaux peu profonds, composés d'une entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. Les réseaux d'apprentissage approfondi se distinguent de ces réseaux neuronaux ordinaires qui ont des couches plus cachées, ou bien appelées plus de profondeur. Ces types de filets sont capables de découvrir des structures cachées dans des données non structurées et non structurées (images, sons et textes), ce qui constitue la grande majorité des données dans le monde.

Qui devrait aller pour cette formation?

Edureka L'apprentissage approfondi avec le cours Tensorflow est conçu pour tous ceux qui souhaitent apprendre à approfondir la compréhension des méthodes d'apprentissage profond, réseaux neuronaux, Deep Learning utilise Tensorflow, les machines Boltzmann restreintes (RBM) et les Autoencoders.

Les professionnels suivants peuvent suivre ce cours: 1. Les développeurs aspirant à être un 'Data Scientist' 2. Directeurs d'analyse qui dirigent une équipe d'analystes 3. Les analystes d'affaires qui veulent comprendre les techniques d'apprentissage profond (ML) 4. Les architectes d'information qui souhaitent acquérir de l'expertise dans Analyse prédictive 5. Les professionnels qui souhaitent captiver et analyser Big Data 6. Les analystes veulent comprendre les méthodologies de Science des données Cependant, l'apprentissage approfondi n'est pas seulement axé sur une industrie particulière ou un ensemble de compétences, il peut être utilisé par quiconque pour améliorer son portefeuille.

Quels sont les pré-requis pour ce cours?

Prérequis requis

  • Connaissances de programmation de base en Python
  • Concept de tableaux
  • Concepts sur l'apprentissage par machine

Edureka vous offre un cours à bon augure: un module sur les algorithmes d'apprentissage de la stats et de la machine: algorithmes d'apprentissage supervisés et non surveillés, une fois que vous vous êtes inscrit à l'apprentissage approfondi avec le cours TensorFlow.

Edureka Processus de certification:

  • Une fois que vous avez réussi dans le cadre du projet (Examiné par un expert edureka), vous recevrez le certificat Tèveflow Expert d'edureka.
  • certification edureka a la reconnaissance de l'industrie et nous sommes le partenaire de formation pratique pour de nombreuses multinationales egCisco, Ford, Mphasis, Nokia, Wipro, Accenture, IBM, Philips, Citi, Ford, MindTree, BNYMellon etc. Soyez assuré.
Cet établissement propose des programmes en :
  • Anglais


Mis à jour le July 8, 2017
Durée et prix
Ce cours est En ligne
Start Date
Début
Inscription libre
Duration
Durée
Temps partiel
Price
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269 EUR
Information
Deadline
Locations
Inde - India Online
Début: Inscription libre
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Dates
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