Réseaux neuraux récurrents et personnalisation de TensorFlow | Alison
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Réseaux neuraux récurrents et personnalisation de TensorFlow

Découvrez le concept de réseaux neuronaux récurrents et la personnalisation de TensorFlow dans ce cours gratuit en ligne.

Science des données
Gratuit
Ce cours en ligne gratuit sur les réseaux neuronaux récurrents et la personnalisation de TensorFlow sera particulièrement utile pour les entreprises de technologie et les ingénieurs en informatique. Ce cours gratuit vous présentera les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les architectures récurrentes des réseaux neuronaux. Vous serez également introduit dans la personnalisation de TensorFlow, la personnalisation de Tensorflow Keras l'API séquentielle et les stratégies de mise à l'échelle pour les modèles TensorFlow.
  • Durée

    4-5 Heures
  • Evaluation

    Yes
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    NPTEL

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Ce cours en ligne gratuit en informatique pratique avec TensorFlow va commencer par vous présenter le concept de réseaux de neurones récurrents (RNN) et construire des modèles d'apprentissage automatique pour les données séquentielles. Vous en apprendrez également sur les dépendances séquentielles des étiquettes et le calcul des réseaux neuraux récurrents. Vous serez introduit à la façon dont la perte est calculée dans le cas d'un RNN simple. Vous en apprendrez également sur l'architecture RNN modifiée, le problème de gradient de fuite et la mémoire LSTM (Long Short Term Memory).


Le cours introduit ensuite le concept d'utilisation de Recurrent Neural Networks pour construire des modèles de données de séries temporelles. Vous apprendrez également à former un modèle RNN pour les séries temporelles, les prévisions, la formation des modèles et la prévision des modèles. Ensuite, vous serez introduit dans les modèles d'apprentissage automatique, la classification de texte, le surajustement, le sous-ajustement, la régression et l'architecture d'un modèle de réseau neuronal.

Le cours explique ensuite la personnalisation de TensorFlow et la façon d'étendre la fonctionnalité de TensorFlow 2.0. Vous en apprendrez également sur les concepts de base des tenseurs et sur la façon d'utiliser les tenseurs avec des accélérateurs matériels. Ce cours explique en détail les principaux concepts de Tensorflow Keras et comment construire un modèle simple avec tf.keras. Vous apprendrez également à exécuter des fonctions de formation, d'évaluation, de prévision et de définition de rappels personnalisés.

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Learning Outcomes

Une fois ce cours terminé, vous pourrez:


  • Discutez des concepts de base derrière les tenseurs
  • Expliquer comment utiliser des tenseurs avec des accélérateurs matériels
  • Analyse de la personnalisation de l'API séquentielle de Tensorflow Keras
  • Discuter   des opportunités de personnalisation dans le modèle
  • Expliquer les principaux concepts sous tf.keras
  • Discuter de certaines stratégies de mise à l'échelle pour les modèles TensorFlow

Certification

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