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吴恩达deeplearning.ai新课上线:TensorFlow移动和web端机器学习

点火系统 2020-09-14 15:142715捕鱼游戏

参与:杜伟、一鸣

Coursera 又有 TensorFlow 专项课程了,这回的主要内容放在了 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 等 web 或移动端的使用。

大家都很熟悉吴恩达了。他开设的 Coursera 机器学习课程可以说是很多初学者的「白月光」。近日,他创始的 deeplearning.ai 在 Coursera 上另外开设了一门课程,主要介绍使用 Tensorflow.js、TensorFlow Lite、TensorFlow Hub 等工具进行数据分析的方法。该专项课程已于今日开放注册。吴恩达对课程进行了转推。


课程地址:https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-data-and-deployment

这项课程分为四个专项课程,目前已更新了前两个。

直奔主题,新课程关注数据分析应用

TensorFlow 是深度学习中最著名的框架之一,绝大多数人都已经掌握了基本的使用方法。如果要更上一层楼,选择本课程无疑是一个好方法。据介绍,这门课程可以帮助学习者了解很多应用场景,并发现训练模型中的高效方法。

该专项课程总共分为四个部分,主旨在于帮助学习者了解如何让机器学习模型从实验阶段走向实际应用。首先,你可以了解到在浏览器和移动设备中训练模型。同时,你可以学习如何仅用几行代码使用内置数据集、完成数据分割和处理各种非结构化数据的工作。最后,你还能了解很多应用场景,并了解 TensorFlow Serving、TensorFlow Hub、TensorBoard 等。


讲师

整个专项课程的授课由谷歌大脑(Google Brain)的 Laurence Moroney 来完成的。

Laurence Moroney 是谷歌的 AI Advocate,致力于使用 TensorFlow 来开发并构建人工智能相关的应用。他曾发表了很多编程书籍,现在在视频培训领域与 deeplearning.ai 和 Coursera 展开合作。


目前,这项课程分为四个专项课程,其中第一、二专项已放出了具体的教学大纲和内容,第三、四专项课程预计很快机会更新了。

具体的课程大纲如下:

专项课程一:Browser-based Models with TensorFlow.js

这一课程讲授如何利用 TensorFlow.js 在任何浏览器中训练和运行机器学习模型。你会学习在浏览器中处理数据的方法,并最终创建一个从摄像头中进行目标识别和分类的计算机视觉项目。


这门课分为捕鱼游戏四周,每周计划如下:

了解 TensorFlow.js

在第一周课中,你可以学习如何在浏览器中训练模型,并进行推断。这其中也包括在像 Node.js 后端中使用;

浏览器捕鱼游戏中的图像识别

第二周关注计算机视觉问题,包括使用 JavaScript 进行图像分类训练。课程结束时,你能够学会搭建一个网站,并进行手写体识别;

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