Lazy Programmer Inc. Tensorflow 2 глубокое обучение и искусственный

Подробное описание: Lazy Programmer Inc. Tensorflow 2 глубокое обучение и искусственный

Lazy Programmer Inc. [Udemy] Tensorflow 2: глубокое обучение и искусственный интеллект (2026)

Машинное обучение и нейронные сети для компьютерного зрения, анализа временных рядов, обработки естественного языка,
генеративно-состязательных сетей, обучения с подкреплением и многого другого!

Чему Вы научитесь:
Искусственные нейронные сети (ИНС) / глубокие нейронные сети (ГНС)
Прогнозируйте Доходность акций
Прогнозирование временных рядов
Компьютерное зрение
Как создать Обучающего Робота для торговли акциями с глубоким подкреплением
GaN (Генеративные состязательные сети)
Рекомендательные системы
Распознавание изображений
Сверточные нейронные сети (CNNs)
Рекуррентные нейронные сети (RNNs)
Используйте Tensorflow Serving для обслуживания вашей модели с помощью RESTful API
Используйте Tensorflow Lite для экспорта вашей модели на мобильные (Android, iOS) и встроенные устройства
Используйте стратегии распределения Tensorflow для распараллеливания обучения
Низкоуровневый Tensorflow, градиентная лента и создание собственных моделей
Обработка естественного языка (НЛП) с глубоким обучением
Продемонстрируйте Закон Мура с помощью кода
Перенесите обучение на создание самых современных классификаторов изображений
Получите сертификат разработчика Tensorflow
Ознакомьтесь с важными основами OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion

Описание:
Вы когда-нибудь задумывались о том, как на самом деле работают такие технологии ИИ, как OpenAI ChatGPT, GPT-4, DALL-E, Midjourney и Stable Diffusion?
В этом курсе вы познакомитесь с основами этих революционных приложений.
Добро пожаловать в Tensorflow 2.0!

Материалы курса:
23 раздела • 148 лекций • 26ч. 22м.
Приветствие
Google Colab
Машинное обучение и нейроны
Искусственные нейронные сети прямого распространения
Интерлюдия: tf.data
Свёрточные нейронные сети
Рекуррентные нейронные сети, временные ряды и последовательные данные
Обработка естественного языка (NLP)
Рекомендательные системы
Трансферное обучение для компьютерного зрения
GAN (генеративно-состязательные сети)
Глубокое обучение с подкреплением (теория)
Проект по торговле акциями с использованием глубокого обучения с подкреплением
Расширенное использование Tensorflow
Низкоуровневый Tensorflow
Подробнее: функции потерь
Подробно: градиентный спуск
Завершение курса
Дополнительно
Настройка среды (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
Дополнительная помощь в программировании на Python для начинающих (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
Эффективные стратегии обучения машинному обучению (часто задаваемые вопросы по запросу студентов)
Приложение / Финал часто задаваемых вопросов