6 ta eng yaxshi TensorFlow kurslari va sertifikatlari (iyul, 2024)

TensorFlow - bu bir qator vazifalar uchun neyron tarmoqlarni o'qitish uchun ishlatiladigan mashhur ochiq manbali mashinani o'rganish tizimi. Bu eng ko'p talab qilinadigan ramkalardan biri bo'lib, modellarni yaratish va o'qitish uchun mashinani o'rganish ko'nikmalarini qanday qo'llashni o'rganish uchun juda muhimdir.

Bozordagi eng yaxshi TensorFlow sertifikatlari bilan tanishing:

1. DeepLearning.AI TensorFlow dasturchi professional sertifikati

Bu eng yaxshi TensorFlow sertifikatlaridan biri bo'lib, kuchli modellarni ishlab chiqish uchun zarur bo'lgan ko'nikmalarni o'rganmoqchi bo'lganlar uchun foydalidir. Ushbu amaliy kasbiy sertifikat dasturi to'rtta kursdan iborat bo'lib, sizga sun'iy intellekt yordamida kengaytiriladigan ilovalarni yaratishni o'rgatadi. Dasturni tugatgandan so'ng, siz konvolyutsiyalar yordamida tarmoq ish faoliyatini qanday yaxshilashni bilib olasiz, uni haqiqiy dunyo tasvirlarini aniqlashga o'rgatasiz va mashinalarga inson nutqini tushunish, tahlil qilish va javob berishga o'rgatasiz.

Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlaridan ba'zilari:

• Haqiqiy dunyo tasvir ma'lumotlarini ishlating
• Haddan tashqari moslashish, jumladan, ko'paytirish va tashlab ketishning oldini oling
• Tabiiy tillarni qayta ishlash tizimlarini ishlab chiqish uchun TensorFlow-dan foydalaning
• RNN, GRU va LSTM-larni o'rgatish uchun matn omborlaridan foydalanganda qo'llang
• 16 Python dasturlash topshiriqlari
• Davomiyligi: tugatish uchun 4 oy, haftasiga 5 soat

2. Sun'iy intellekt, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish uchun TensorFlow 

Ushbu dastur kodlash bo'yicha oldingi tajribaga ega bo'lgan va ushbu ko'nikmalarga ega bo'lishni istagan dasturiy ta'minot ishlab chiqaruvchilariga qaratilgan. Kurslar TensorFlow yordamida mashinani o'rganish va chuqur o'rganishning asosiy tamoyillarini amalga oshirish usullarini namoyish etadi. Dastur shuningdek, haqiqiy muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan kengaytiriladigan modellarni yaratishni o'rganish uchun foydalidir.

Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlaridan ba'zilari:

• Ilgari Python tajribasiga ega bo'lganlar uchun mo'ljallangan
• O'qituvchilar misollar bilan yaxshi jihozlangan
• Maslahatlar, texnikalar va baholashlar
• Moslashuvchan muddatlar
• Kompyuter ko'rish dasturi uchun asosiy neyron tarmog'ini qurish
• Davomiyligi: 4 hafta, haftasiga 4 dan 5 soatgacha

• TensorFlow uchun eng yaxshi amaliyotlarni o'rganing
• Matnni qayta ishlash, jumlalarni vektor sifatida ifodalash, neyron tarmoqqa ma'lumotlarni kiritish va AIni o'rgatish
• Mashinalarga inson nutqini tushunish, tahlil qilish va javob berishni o'rgating
• Muddati: 1 oy

3. TensorFlow ma'lumotlari va tarqatish bo'yicha mutaxassislik (Coursera)

Ushbu ixtisoslashtirilgan dastur modelni o'rgatishda ma'lumotlardan samarali foydalanishning yangi usullarini o'rganmoqchi bo'lganlar uchun mo'ljallangan va u sizni turli tarqatish stsenariylariga tayyorlaydi. Dasturda to'rt xil kurs mavjud va siz ilg'or tushunchalarni hal qilishdan oldin brauzerlar va mobil ilovalarda mashinani o'rganish modellarini qanday o'rgatish va ishga tushirishni o'rganasiz.

Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlaridan ba'zilari:

• Video ma'ruzalar, viktorinalar, baholi topshiriqlar va amaliy loyihalar
• Bir necha qator kodlar bilan o'rnatilgan ma'lumotlar to'plamidan foydalanish
• TensorFlow xizmati, Hub, Tensor Board va boshqa TensorFlow xususiyatlari
• Machine Learning, TensorFlow, Advanced Deployment, Object Detection va JavaScript-da ko'nikmalarga ega bo'ling
• Brauzeringizda TensorFlow.js bilan ishlaydigan modellar
• Muddati: 1 oy

4. TensorFlow 2.0 sertifikati bilan chuqur o'rganish

Ushbu dastur TensorFlow yordamida mashinani o'rganishning asosiy usullarini o'rgatadi. U ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va nazorat qilinadigan algoritmlar kabi tushunchalarni qamrab oladi va TensorFlow'dagi har bir algoritm bilan amaliy tajribani ta'minlaydi. O'qituvchilarga bevosita jonli sessiyalar orqali kirish mumkin.

Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlaridan ba'zilari:

• Nazorat ostida o'qitish
• Neyron tarmoqlarni loyihalash asoslari
• Nazoratsiz ta'lim usullarini amalga oshirish
• Jonli ma'ruzalar
• Davomiyligi: 5 hafta, jami 30 soat

35% gacha chegirma kodi: EDUUNITAI 

5. Google Cloud platformasida TensorFlow yordamida mashinani o'rganish

Ushbu mashinani o'rganishga ixtisoslashgan dastur Google Cloud tomonidan ishlab chiqilgan va u ML modellarini yaratish bo'yicha ma'ruzalardan foydalanadi. Mashinani o'rganishdan foydalanish va nima uchun muhimligini o'z ichiga olgan kirish darslari, shuningdek, TensorFlow bo'yicha darslar mavjud. U ML modellarini yaratish, o'rgatish va qo'llashga qaratilgan.

Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlaridan ba'zilari:

• Mashinani o'rganishni boshlayotganlar uchun foydali
• 5 kursdan iborat tuzilgan va ixtisoslashtirilgan o'quv dasturi
• Amaliy tajriba
• Davomiyligi: 1 oy, haftasiga 14 soat 

6. TensorFlow yordamida chuqur o'rganish

Ushbu kurs mashinani o'rganish, Python va chuqur o'rganishni yaxshi biladiganlar uchun mo'ljallangan. Bu sizga asosiy tushunchalar, asosiy funktsiyalar, operatsiyalar va ijro truboprovodini qamrab olgan holda ushbu ko'nikmalardan foydalanish va oshirishga yordam beradi. Ushbu dastur sizga neyron tarmoqlarni o'rgatish paytida og'irlik va noto'g'ri vaqtlarni hisoblashda yordam beradi va u turli xil chuqur arxitektura turlarini qamrab oladi.

Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlaridan ba'zilari:

• Egri chiziqni o'rnatish, regressiya, tasniflash va xato funktsiyasini minimallashtirish uchun ramka
• Recurrent tarmoqlar, avtokoder va konvolyutsion tarmoqlar kabi chuqur arxitekturalar
• Strukturaviy kurs
• Bepul o'quv materiallari va video
• Interaktiv darsliklar
• Davomiyligi: 5 hafta, haftasiga 2 dan 4 soatgacha

Agar siz TensorFlow ko'nikmalaringizni bugungi mashinani o'rganish muhitida yanada qimmatliroq bo'lish uchun rivojlantirmoqchi bo'lsangiz, bu sertifikatlar juda muhimdir. Har biri o'ziga xos xususiyatlar va tajriba darajalarini taklif qilgan holda, yangi boshlanuvchilar ham, mutaxassislar ham ishtirok etishlari mumkin.