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Der virtuelle Kurs „Erste Schritte mit TensorFlow 2 – Virtueller Kurs – Coursera“, ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videoklassen von . Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten.
Willkommen zu diesem Kurs zum Einstieg in TensorFlow 2! In diesem Kurs lernen Sie einen vollständigen End-to-End-Workflow für die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen mit Tensorflow kennen, vom Erstellen, Trainieren, Testen und Vorhersagen mit Modellen unter Verwendung der sequentiellen API, Validieren Ihrer Modelle und einschließlich Regularisierung, Implementieren von Rückgabeaufrufen und Speichern und Laden von Modellen. Sie werden die erlernten Konzepte in praktischen Codierungs-Tutorials, die von einem graduierten Lehrassistenten geleitet werden, sofort in die Praxis umsetzen. Außerdem gibt es eine Reihe von automatisch bewerteten Programmieraufgaben, mit denen Sie Ihre Fähigkeiten ausbauen können. Am Ende des Kurses bringen Sie viele der Konzepte in einem abschließenden Projekt zusammen, in dem Sie ein Deep-Learning-Modell für Bildklassifikatoren von Grund auf neu erstellen. Tensorflow ist eine Open-Source-Maschinenbibliothek und eines der am weitesten verbreiteten Frameworks für Deep Learning. Die Veröffentlichung von Tensorflow 2 markiert eine grundlegende Veränderung in der Produktentwicklung, wobei der Schwerpunkt auf der Benutzerfreundlichkeit für alle Benutzer liegt, vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen. Dieser Kurs richtet sich sowohl an Benutzer, die völlig neu bei Tensorflow sind, als auch an Benutzer mit Erfahrung mit Tensorflow 1.x. Vorkenntnisse, die für den Erfolg dieses Kurses erforderlich sind, sind Beherrschung der Programmiersprache Python (dieser Kurs verwendet Python 3), Kenntnisse allgemeiner Konzepte des maschinellen Lernens (wie Over/Underfitting, überwachte Lernaufgaben, Validierung, Regularisierung und Modellierung). Auswahl) und praktische Kenntnisse im Bereich Deep Learning,
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