Die 6 besten TensorFlow-Kurse und -Zertifizierungen (Juli 2024)

TensorFlow ist ein beliebtes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, mit dem neuronale Netze für eine Reihe von Aufgaben trainiert werden. Es ist eines der gefragtesten verfügbaren Frameworks und von entscheidender Bedeutung für das Erlernen der Anwendung maschineller Lernfähigkeiten zum Erstellen und Trainieren von Modellen.

Hier ist ein Blick auf die besten TensorFlow-Zertifizierungen auf dem Markt:

1. DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional-Zertifikat

Dies ist eine der besten verfügbaren TensorFlow-Zertifizierungen und nützlich für diejenigen, die die Fähigkeiten erlernen möchten, die zum Entwickeln leistungsstarker Modelle erforderlich sind. Dieses praxisorientierte Professional-Certificate-Programm besteht aus vier Kursen, in denen Sie lernen, wie Sie skalierbare KI-gestützte Anwendungen erstellen. Nach Abschluss des Programms wissen Sie, wie Sie die Netzwerkleistung mithilfe von Faltungen verbessern, es trainieren, reale Bilder zu erkennen, und Maschinen beibringen, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte dieser Zertifizierung:

• Verarbeiten Sie reale Bilddaten
• Verhindern Sie eine Überanpassung, einschließlich Augmentation und Dropout
• Verwenden Sie TensorFlow, um Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache zu entwickeln
• Wenden Sie RNNs, GRUs und LSTMs an, während Sie Text-Repositories verwenden, um sie zu trainieren
• 16 Python-Programmieraufgaben
• Dauer: 4 Monate bis zur Fertigstellung, 5 Stunden/Woche

2. TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning 

Dieses Programm richtet sich an Softwareentwickler mit Vorkenntnissen im Programmieren, die diese Fähigkeiten ausbauen möchten. Die Kurse demonstrieren die Techniken zur Implementierung grundlegender Prinzipien des maschinellen Lernens und des Deep Learning mit TensorFlow. Das Programm ist auch nützlich, um zu lernen, wie man skalierbare Modelle erstellt, die zur Lösung realer Probleme verwendet werden können.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte dieser Zertifizierung:

• Richtet sich an Personen mit Vorkenntnissen in Python
• Gut ausgestattete Dozenten mit Beispielen
• Tipps, Techniken und Einschätzungen
• Flexible Fristen
• Aufbau eines grundlegenden neuronalen Netzwerks für Computer-Vision-Anwendungen
• Dauer: 4 Wochen, 4 bis 5 Stunden/Woche

• Erfahren Sie mehr über die Best Practices für TensorFlow
• Text verarbeiten, Sätze als Vektoren darstellen, Daten in ein neuronales Netzwerk eingeben und KI trainieren
• Bringen Sie Maschinen bei, menschliche Sprache zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren
• Dauer: 1 Monat

3. TensorFlow-Daten- und Bereitstellungsspezialisierung (Coursera)

Dieses Spezialisierungsprogramm richtet sich an diejenigen, die beim Training eines Modells neue Wege zur effektiven Nutzung von Daten erlernen möchten, und bereitet Sie auf verschiedene Verteilungsszenarien vor. Das Programm besteht aus vier verschiedenen Kursen. Sie lernen, wie Sie Modelle für maschinelles Lernen in Browsern und mobilen Anwendungen trainieren und ausführen, bevor Sie sich mit fortgeschritteneren Konzepten befassen.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte dieser Zertifizierung:

• Videovorträge, Quizze, benotete Aufgaben und praktische Projekte
• Nutzung integrierter Datensätze mit wenigen Codezeilen
• TensorFlow Serving, Hub, Tensor Board und andere TensorFlow-Funktionen
• Erwerben Sie Kenntnisse in maschinellem Lernen, TensorFlow, Advanced Deployment, Objekterkennung und JavaScript
• Ausführen von Modellen in Ihrem Browser mit TensorFlow.js
• Dauer: 1 Monat

4. Deep Learning mit TensorFlow 2.0-Zertifizierung

Dieses Programm vermittelt die grundlegenden Techniken des maschinellen Lernens mit TensorFlow. Es behandelt Konzepte wie Datenmanipulation und überwachte Algorithmen und bietet praktische Erfahrungen mit jedem Algorithmus in TensorFlow. Die Dozenten sind über Live-Sitzungen direkt erreichbar.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte dieser Zertifizierung:

• Überwachtes Lernen
• Grundlagen neuronaler Netzwerkdesigns
• Implementierung unbeaufsichtigter Lernmethoden
• Live-Vorträge
• Dauer: 5 Wochen, insgesamt 30 Stunden

Rabattcode bis zu 35 % Rabatt: EDUUNITEAI 

5. Maschinelles Lernen mit TensorFlow auf der Google Cloud Platform

Dieses Spezialisierungsprogramm für maschinelles Lernen wurde von Google Cloud entwickelt und verwendet Vorlesungen zum Erstellen von ML-Modellen. Es gibt Einführungslektionen zu den Einsatzmöglichkeiten von maschinellem Lernen und warum es wichtig ist, sowie Lektionen zu TensorFlow. Ziel ist die Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte dieser Zertifizierung:

• Nützlich für Einsteiger in Datenwissenschaftler im Bereich maschinelles Lernen
• Strukturierter und spezialisierter Lehrplan mit 5 Kursen
• Praxiserfahrung
• Dauer: 1 Monat, 14 Stunden/Woche 

6. Deep Learning mit TensorFlow

Dieser Kurs richtet sich an Personen mit grundlegenden Kenntnissen in maschinellem Lernen, Python und Deep Learning. Es hilft Ihnen, diese Fähigkeiten zu nutzen und zu verbessern, indem es grundlegende Konzepte, Hauptfunktionen, Abläufe und die Ausführungspipeline abdeckt. Dieses Programm hilft Ihnen beim Timing der Gewichtungen und Bias, während neuronale Netze trainiert werden, und deckt verschiedene Arten tiefer Architekturen ab.

Hier sind einige der wichtigsten Aspekte dieser Zertifizierung:

• Framework für Kurvenanpassung, Regression, Klassifizierung und Minimierung der Fehlerfunktion
• Tiefe Architekturen wie wiederkehrende Netzwerke, Autoencoder und Faltungsnetzwerke
• Strukturierter Kurs
• Kostenlose Lernmaterialien und Videos
• Interaktive Tutorials
• Dauer: 5 Wochen, 2 bis 4 Stunden/Woche

Wenn Sie Ihre TensorFlow-Fähigkeiten weiterentwickeln möchten, um in der heutigen Umgebung des maschinellen Lernens wertvoller zu werden, sind diese Zertifizierungen von entscheidender Bedeutung. Da jedes seine eigenen einzigartigen Funktionen und Erfahrungsstufen bietet, können Anfänger und Experten gleichermaßen teilnehmen.