TensorFlow for Machine Learning: A Project-Based Practical Guide (bằng tiếng Anh).

Học máy đang thay đổi ngành công nghiệp, nhưng bắt đầu với học sâu có thể cảm thấy áp đảo nếu không có một con đường rõ ràng, có cấu trúc. Bạn sẽ bắt đầu với những nền tảng tuyệt đối của tenxơ và đồ thị tính toán trước khi chuyển sang thiết kế, huấn luyện, và tối ưu hóa mạng nơron. Qua một loạt các dự án thực tế dựa trên văn bản, bạn sẽ chuyển từ việc viết các dòng đầu tiên của mã học máy đến triển khai các mô hình sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của tensor, các thao tác và thực hiện nóng vội trong TensorFlow. - Xây dựng và huấn luyện mạng nơron sử dụng các API trực quan và chức năng của Keras. - Thực hiện mạng nơron cuộn cho phân loại hình ảnh và mạng lặp lại cho dữ liệu trình tự. - Ứng dụng các kỹ thuật học chuyển giao để tận dụng các mô hình được đào tạo trước cho các nhiệm vụ phức tạp. - Cấu hình các đường ống nhập dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng API tf.data hiện đại. - Thiết lập các mô hình huấn luyện vào môi trường sản xuất sử dụng TensorFlow Serving và các thực tiễn đường ống. Chương trình học bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và thiết lập môi trường, dần dần tiến tới kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến. Bạn sẽ đọc các lời giải thích chi tiết, nghiên cứu các đoạn mã sạch, và làm việc qua các kịch bản thực tế được thiết kế để xây dựng các kỹ năng vững chắc, sẵn sàng cho sản xuất. Chương trình này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển phần mềm, và những người đam mê công nghệ muốn có một nền tảng vững chắc trong học máy. Không cần kinh nghiệm trước với học sâu, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với lập trình Python được khuyến nghị. Bắt đầu hành trình của bạn vào học sâu hôm nay và bắt đầu xây dựng các ứng dụng thông minh với TensorFlow.