TensorFlow và Keras trên nền tảng đám mây

Lấy các mô hình học máy từ mã địa phương đến một môi trường đám mây có thể cảm thấy như một bước đáng sợ. Lớp học này nối liền khoảng cách đó bằng cách cho bạn biết cách thiết kế, huấn luyện và triển khai mạng nơron sử dụng TensorFlow và Keras trên cơ sở hạ tầng đám mây hiện đại. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách nắm vững các nguyên tắc cốt lõi của học sâu, tiến từ kiến trúc mạng nơron cơ bản đến đào tạo mô hình tiên tiến. Vào cuối khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ hiểu cách tận dụng các công cụ AI dựa vào đám mây để huấn luyện các mô hình trên các tập dữ liệu lớn và triển khai chúng như các API có thể truy cập. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu được các nền tảng của mạng nơron, tenxơ, và cấu trúc API Keras. 2. Xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy. 3. Tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng tuning hyperparameter và kỹ thuật hiện đại. 4. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu hiệu quả cho đào tạo quy mô đám mây. 5. triển khai mô hình TensorFlow huấn luyện đến điểm cuối đám mây cho dự đoán thời gian thực. 6.Thực hiện các thực tiễn MLOps cơ bản, bao gồm mô hình phiên bản và giám sát trên đám mây. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ học máy cơ bản và các nguyên tắc Keras trước khi hướng dẫn bạn qua quá trình xử lý trước dữ liệu, thiết kế kiến trúc mô hình và các luồng công việc triển khai đám mây. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong học máy và phát triển đám mây. Không cần kinh nghiệm trước với TensorFlow hoặc các nền tảng đám mây, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu hành trình của bạn vào học máy dựa trên đám mây hôm nay.