အကောင်းဆုံး TensorFlow သင်တန်းများနှင့် လက်မှတ် 6 ခု (ဇူလိုင် 2024)

TensorFlow သည် အလုပ်များစွာအတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် လူကြိုက်များသော open-source machine learning framework တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရနိုင်သော အလိုအပ်ဆုံးဘောင်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် လေ့ကျင့်ရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုစွမ်းရည်ကို အသုံးချနည်းကို လေ့လာရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဤသည်မှာ စျေးကွက်ရှိ ထိပ်တန်း TensorFlow လက်မှတ်များကို ကြည့်ပါ-

1. DeepLearning.AI TensorFlow Developer ပရော်ဖက်ရှင်နယ်လက်မှတ်

၎င်းသည် အစွမ်းထက်သော မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုများကို လေ့လာလိုသူများအတွက် အသုံးဝင်သော TensorFlow အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလက်စွဲကျွမ်းကျင်ပညာရှင်လက်မှတ်ပရိုဂရမ်တွင် သင့်အား အရွယ်တင်နိုင်သော AI-ပါဝါသုံးအက်ပ်လီကေးရှင်းများတည်ဆောက်နည်းကို သင်ကြားပေးသည့် သင်တန်းလေးခုပါရှိသည်။ အစီအစဉ်ပြီးပါက၊ convolutions များကို အသုံးပြု၍ ကွန်ရက်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်နည်း၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာပုံများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန် လေ့ကျင့်ပေးကာ စက်များကို နားလည်ရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် တုံ့ပြန်ပုံတို့ကို သင်ကြားပေးမည်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်-

• လက်တွေ့ကမ္ဘာပုံရိပ်ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ပါ။
• တိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် ကျောင်းထွက်ခြင်းအပါအဝင် အံဝင်ခွင်ကျမဖြစ်စေရန် ကာကွယ်ပါ။
• သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းစနစ်များဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် TensorFlow ကိုအသုံးပြုပါ။
• ၎င်းတို့ကို လေ့ကျင့်ရန် စာသားသိုလှောင်ရာနေရာများကို သင်အသုံးပြုနေစဉ် RNNs၊ GRUs နှင့် LSTM များကို အသုံးပြုပါ။
• 16 Python ပရိုဂရမ်းမင်းတာဝန်များ
• ကြာချိန်- ပြီးရန် 4 လ၊ တစ်ပတ်လျှင် 5 နာရီ

2. Artificial Intelligence၊ Machine Learning နှင့် Deep Learning အတွက် TensorFlow 

ဤပရိုဂရမ်သည် ကုဒ်ရေးခြင်းဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံအချို့ရှိသည့် ဆော့ဖ်ဝဲလ် developer များအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ သင်တန်းများသည် စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံမူများနှင့် TensorFlow ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းဆိုင်ရာ အခြေခံသဘောတရားများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် နည်းစနစ်များကို သရုပ်ပြပါသည်။ ပရိုဂရမ်သည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် အရွယ်အစားရှိ မော်ဒယ်များကို မည်သို့တည်ဆောက်ရမည်ကို လေ့လာရန်အတွက်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်-

• Python တွင် အတွေ့အကြုံရှိသူများ အတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။
• နည်းပြဆရာများသည် သာဓကများဖြင့် ပြည့်စုံကောင်းမွန်ပါသည်။
• အကြံဉာဏ်များ၊ နည်းစနစ်များနှင့် အကဲဖြတ်ချက်များ
• ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်သတ်မှတ်ရက်များ
• ကွန်ပြူတာ အမြင်အာရုံ အသုံးချမှု အတွက် အခြေခံ အာရုံကြော ကွန်ရက် တည်ဆောက်ခြင်း။
• ကြာချိန်- 4 ပတ်၊ 4 မှ 5 နာရီ/တစ်ပတ်

• TensorFlow အတွက် အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့်များကို လေ့လာပါ။
• စာသားများကိုလုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စာကြောင်းများကို vector များအဖြစ်ကိုယ်စားပြုခြင်း၊ အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုသို့ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းနှင့် AI လေ့ကျင့်ပေးခြင်း
• လူ့စကားပြောကို နားလည်ရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် တုံ့ပြန်ပုံကို စက်ယန္တရားများကို သင်ကြားပေးပါ။
• သင်တန်းကာလ - ၁ လ

3. TensorFlow ဒေတာနှင့် အသုံးချမှု အထူးပြု (Coursera)

ဤအထူးပြုပရိုဂရမ်သည် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်နေစဉ် ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနည်းအသစ်များကို လေ့လာလိုသူများအတွက် ရည်ရွယ်ပြီး မတူညီသော ဖြန့်ဖြူးမှုအခြေအနေများအတွက် သင့်အား ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။ ပရိုဂရမ်တွင် မတူညီသောသင်တန်း လေးခုပါရှိပြီး ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော သဘောတရားများကို မကိုင်တွယ်မီ ဘရောက်ဆာများနှင့် မိုဘိုင်းအက်ပ်လီကေးရှင်းများတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ပြီး လုပ်ဆောင်နည်းကို သင်ယူရမည်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်-

• ဗီဒီယို ဟောပြောပွဲများ၊ ပဟေဠိများ၊ အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော တာဝန်များနှင့် လက်ဆွဲခြင်း ပရောဂျက်များ
• ကုဒ်လိုင်းအနည်းငယ်ဖြင့် built-in ဒေတာအတွဲများကို အသုံးချခြင်း။
• TensorFlow Serving၊ Hub၊ Tensor Board နှင့် အခြားသော TensorFlow အင်္ဂါရပ်များ
• Machine Learning၊ TensorFlow၊ Advanced Deployment၊ Object Detection နှင့် JavaScript တို့တွင် ကျွမ်းကျင်မှုရယူပါ။
• TensorFlow.js ဖြင့် သင့်ဘရောက်ဆာတွင် မော်ဒယ်များ လုပ်ဆောင်နေသည်။
• သင်တန်းကာလ - ၁ လ

4. TensorFlow 2.0 အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်ဖြင့် နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း။

ဤပရိုဂရမ်သည် TensorFlow ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံနည်းစနစ်များကို သင်ကြားပေးသည်။ ၎င်းသည် ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ကြီးကြပ်ထားသော အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော သဘောတရားများကို အကျုံးဝင်ပြီး TensorFlow ရှိ algorithm တိုင်းနှင့် လက်တွေ့အတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်သည်။ သင်တန်းဆရာများသည် တိုက်ရိုက်အစည်းအဝေးများမှတဆင့် တိုက်ရိုက်ဝင်ရောက်နိုင်သည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်-

• ကြီးကြပ်သင်ယူသည်
• အာရုံကြောကွန်ရက် ဒီဇိုင်းများ အခြေခံများ
• ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။
• တိုက်ရိုက်ဟောပြောချက်
• ကြာချိန်- ၅ ပတ်၊ စုစုပေါင်း နာရီ ၃၀

လျှော့စျေးကုဒ်အထိ 35% လျှော့စျေး- EDUUNITEAI 

5. Google Cloud Platform တွင် TensorFlow ဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း။

ဤစက်သင်ယူမှု အထူးပြုပရိုဂရမ်ကို Google Cloud မှ ဖန်တီးထားကာ ၎င်းသည် ML မော်ဒယ်များ တည်ဆောက်ခြင်းဆိုင်ရာ ဟောပြောပွဲများကို အသုံးပြုထားသည်။ စက်သင်ယူမှုအသုံးပြုမှုများနှင့် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးကြောင်းနှင့် TensorFlow ဆိုင်ရာသင်ခန်းစာများပါသော မိတ်ဆက်သင်ခန်းစာများရှိပါသည်။ ၎င်းသည် ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးရန်၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်နှင့် အသုံးချရန် ရည်ရွယ်သည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်-

• စက်စတင်လေ့လာသည့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် အသုံးဝင်သည်။
• သင်တန်း 5 ခုဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အထူးပြုသင်ရိုး
• လက်ဆင့်ကမ်း အတွေ့အကြုံ
• ကြာချိန်- 1 လ၊ 14 နာရီ/တစ်ပတ် 

6. TensorFlow ဖြင့်နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း

ဤသင်တန်းသည် machine learning ၊ Python နှင့် deep learning တို့ကို အခြေခံနားလည်ထားသူများအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းသည် အခြေခံသဘောတရားများ၊ ပင်မလုပ်ဆောင်ချက်များ၊ လုပ်ငန်းဆောင်တာများနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရေးပိုက်လိုင်းတို့ကို လွှမ်းခြုံထားခြင်းဖြင့် အဆိုပါကျွမ်းကျင်မှုများကို အသုံးချပြီး မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ဤပရိုဂရမ်သည် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း အလေးများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို အချိန်မီကူညီပေးမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် နက်နဲသောဗိသုကာပုံစံအမျိုးမျိုးကို အကျုံးဝင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကျသော ကဏ္ဍအချို့ဖြစ်သည်-

• မျဉ်းကွေး အံဝင်ခွင်ကျ၊ ဆုတ်ယုတ်မှု၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းနှင့် အမှားလုပ်ဆောင်မှု နည်းပါးအောင် ပြုလုပ်ခြင်းအတွက် မူဘောင်
• ထပ်တလဲလဲကွန်ရက်များ၊ အော်တိုကုဒ်ဒါနှင့် convolutional ကွန်ရက်များကဲ့သို့သော နက်နဲသောဗိသုကာများ
• စနစ်ကျသောသင်တန်း
• အခမဲ့လေ့လာရေးပစ္စည်းများနှင့် ဗီဒီယိုများ
• အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသော သင်ခန်းစာများ
• ကြာချိန်- 5 ပတ်၊ 2 မှ 4 နာရီ/တစ်ပတ်

ယနေ့ခေတ် စက်သင်ယူမှုပတ်ဝန်းကျင်တွင် သင့် TensorFlow စွမ်းရည်ကို ပိုမိုတန်ဖိုးရှိစေရန် မြှင့်တင်ရန် သင်ကြိုးစားနေပါက၊ အဆိုပါ လက်မှတ်များသည် အရေးကြီးပါသည်။ တစ်ခုစီသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များနှင့် အတွေ့အကြုံအဆင့်များကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် စတင်သူများနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများပါ ပါဝင်နိုင်သည်။