Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 19,374
Continue developing your skills in TensorFlow as you learn to navigate through a wide range of deployment scenarios and discover new ways to use data more effectively when training your machine learning models. In this four-course Specialization, you’ll learn how to get your machine learning models into the hands of real people on all kinds of devices. Start by understanding how to train and run machine learning models in browsers and in mobile applications. Learn how to leverage built-in datasets with just a few lines of code, learn about data pipelines with TensorFlow data services, use APIs to control data splitting, process all types of unstructured data and retrain deployed models with user data while maintaining data privacy. Apply your knowledge in various deployment scenarios and get introduced to TensorFlow Serving, TensorFlow, Hub, TensorBoard, and more. Industries all around the world are adopting Artificial Intelligence. This Specialization from Laurence Moroney and Andrew Ng will help you develop and deploy machine learning models across any device or platform faster and more accurately than ever. This Specialization builds upon skills learned in the TensorFlow in Practice Specialization. We recommend learners complete that Specialization prior to enrolling in TensorFlow: Data and Deployment.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Прибл. 4 месяца на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Прибл. 4 месяца на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Курс 1

Browser-based Models with TensorFlow.js

4.7
звезд
Оценки: 573
Рецензии: 139
Курс2

Курс 2

Device-based Models with TensorFlow Lite

4.6
звезд
Оценки: 312
Рецензии: 70
Курс3

Курс 3

Data Pipelines with TensorFlow Data Services

4.0
звезд
Оценки: 234
Рецензии: 72
Курс4

Курс 4

Advanced Deployment Scenarios with TensorFlow

4.6
звезд
Оценки: 209
Рецензии: 33

от партнера

Placeholder

deeplearning.ai

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.