Об этом курсе

Недавно просмотрено: 44,254
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

* Python 3

* Knowledge of general machine learning concepts

* Knowledge of the field of deep learning

Прибл. 27 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

TensorflowDeep Learningkeras
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

* Python 3

* Knowledge of general machine learning concepts

* Knowledge of the field of deep learning

Прибл. 27 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Имперский колледж Лондона

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

The Keras functional API

6 ч. на завершение
14 видео ((всего 81 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
14 видео
Interview with Laurence Moroney4мин
The Keras functional API5мин
Multiple inputs and outputs6мин
[Coding tutorial] Multiple inputs and outputs9мин
Variables5мин
Tensors5мин
[Coding tutorial] Variables and Tensors8мин
Accessing layer Variables4мин
Accessing layer Tensors5мин
[Coding tutorial] Accessing model layers8мин
Freezing layers4мин
[Coding tutorial] Freezing layers7мин
Wrap up and introduction to the programming assignment1мин
5 материалов для самостоятельного изучения
About Imperial College & the team10мин
How to be successful in this course10мин
Grading policy10мин
Additional readings & helpful references10мин
Device placement10мин
1 практическое упражнение
[Knowledge check] Transfer learning10мин
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Data Pipeline

6 ч. на завершение
12 видео ((всего 93 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
12 видео
Keras datasets3мин
[Coding tutorial] Keras datasets11мин
Dataset generators7мин
[Coding tutorial] Dataset generators12мин
Keras image data augmentation5мин
[Coding tutorial] Keras image data augmentation10мин
The Dataset class8мин
[Coding tutorial] The Dataset class10мин
Training with Datasets7мин
[Coding tutorial] Training with Datasets11мин
Wrap up and introduction to the programming assignment1мин
1 материал для самостоятельного изучения
TensorFlow Datasets10мин
1 практическое упражнение
[Knowledge check] Python generators15мин
Неделя
3

Неделя 3

6 ч. на завершение

Sequence Modelling

6 ч. на завершение
13 видео ((всего 92 мин.))
13 видео
Interview with Doug Kelly10мин
Preprocessing sequence data7мин
[Coding tutorial] The IMDB dataset8мин
[Coding tutorial] Padding and masking sequence data7мин
The Embedding layer4мин
[Coding tutorial] The Embedding layer4мин
[Coding tutorial] The Embedding Projector12мин
Recurrent neural network layers4мин
[Coding tutorial] Recurrent neural network layers9мин
Stacked RNNs and the Bidirectional wrapper7мин
[Coding tutorial] Stacked RNNs and the Bidirectional wrapper10мин
Wrap up and introduction to the programming assignment1мин
1 практическое упражнение
[Knowledge check] Recurrent neural networks15мин
Неделя
4

Неделя 4

6 ч. на завершение

Model subclassing and custom training loops

6 ч. на завершение
12 видео ((всего 71 мин.))
12 видео
Model subclassing5мин
[Coding tutorial] Model subclassing5мин
Custom layers7мин
[Coding tutorial] Custom layers10мин
Automatic differentiation5мин
[Coding tutorial] Automatic differentiation6мин
Custom training loops7мин
[Coding tutorial] Custom training loops10мин
tf.function decorator3мин
[Coding tutorial] tf.function decorator5мин
Wrap up and introduction to the programming assignment1мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе CUSTOMISING YOUR MODELS WITH TENSORFLOW 2

Посмотреть все отзывы

Специализация TensorFlow 2 for Deep Learning: общие сведения

TensorFlow 2 for Deep Learning

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.