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Wichtige Highlights von TensorFlow Tutorial PDF
- Über 365 Seiten
- eBook Für Anfänger
- Wunderschön kommentierte Screenshots
- Sie erhalten lebenslangen Download-Zugriff auf dieses TensorFlow-PDF
TensorFlow von Google ist eine Open-Source- und beliebteste Deep-Learning-Bibliothek für Forschung und Produktion. Dieses E-Book behandelt Grundlagen, um Themen wie lineare Regression, Klassifizierung, Erstellen, Trainieren und Bewerten eines neuronalen Netzwerks wie CNN, RNN, Auto-Encoder usw. voranzutreiben. Weitere Informationen zur maximalen Wirksamkeit des Lernens finden Sie in diesem Tutorial zum maschinellen Lernen nacheinander.
In diesem PDF
Abschnitt 1 - Einführung
- Was ist Deep Learning? (Erstes Kapitel KOSTENLOS)
- Maschinelles Lernen vs Deep Learning
- Was ist TensorFlow?
- Vergleich von Deep Learning-Bibliotheken
- Herunterladen und Installieren von TensorFlow Windows und Mac
- Jupyter Notebook Tutorial
- Tensorflow auf AWS
- TensorFlow-Grundlagen: Tensor, Form, Typ, Grafik, Sitzungen und Operatoren
Abschnitt 2 - Fortgeschrittene Sachen
- Tensorboard: Graphvisualisierung mit Beispiel
- NumPy
- Pandas
- Scikit-Learn
- Lineare Regression
- Fallstudie zur linearen Regression
- Linearer Klassifikator in TensorFlow
- Kernel-Methoden
- TensorFlow ANN (Künstliches Neuronales Netz)
- ConvNet (Convolutional Neural Network): TensorFlow-Bildklassifizierung
- Autoencoder mit TensorFlow
- RNN (Recurrent Neural Network) TensorFlow
FAQ
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