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NT 730 特價中
課程已於 2021 年 6 月更新
課程內容包含- 電腦視覺神經網路、時間序列預測、自然語言處理( NLP，Natural Language Processing )、生成對抗網路( GANs，Generative Adversarial Networks )，強化學習( Reinforcement Learning )和更多。
https://softnshare.com/deep-learning-tensorflow-2/
課程已於2020 年 12 月更新
由知名的資料科學課程製作團隊 SuperDataScience ( http://bit.ly/2DoxSC6 ) 所推出的 Tensorflow 2.0 課程
Tensorflow 2.0 引入了許多簡化模型開發和維護流程的功能。 站在教育角度來看，它通過簡化許多複雜的概念來提高人們的理解能力。 從產業的角度來看，模型更容易理解、維護和開發。
從這 13 小時的課程，你會學到
1. 如何在資料科學領域中使用 Tensorflow 2.0
2. Tensorflow 1. x 和 Tensorflow 2.0 版本的重要差異
3. 如何使用 Tensorflow 2.0 實現人工神經網路
4. 如何使用 Tensorflow 2.0 實現卷積神經網路( Convolutional Neural Networks )
5. 如何使用 Tensorflow 2.0 實現遞迴神經網路( Recurrent Neural Networks )
6. 如何使用 Tensorflow 2.0 建立自己的遷移學習( Transfer Learning ）應用程式
7. 如何建立一個基於強化學習（Reinforcement Learning Deep-Q Network )的股票交易機器人
8. 如何使用 Tensorflow 2.0 建立機器學習管線 ( Pipeline )
9. 如何使用 TensorFlow 資料驗證和 TensorFlow Transform 來處理資料集的預處理
10. 將 TensorFlow 2.0 模型投入營運
11. 如何使用 Flask 和 TensorFlow 2.0 建立流行的 API
12. 如何使用 RESTful API 提供 TensorFlow 模型服務
https://softnshare.com/tensorflow-2/
用99%相似語法來開發pytorch與tensorflow，而且機器視覺、自然語言、強化學習都能相通...，這就是我在人工智慧年會要介紹的我所開發的動態計算圖api trident，從此無須在pytorch與tensorflow中做選擇...
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