כאשר מתחילים את דרכך החינוכית, חשוב להבין תחילה כיצד ללמוד ML. חילקנו את תהליך הלמידה לארבעה תחומי ידע, כאשר כל תחום מספק חלק יסוד בפאזל ה-ML. כדי לעזור לך בדרכך, זיהינו ספרים, סרטונים וקורסים מקוונים שישפרו את היכולות שלך ויכינו אותך להשתמש ב-ML עבור הפרויקטים שלך. התחל עם תוכניות הלימודים המודרכות שלנו שנועדו להגדיל את הידע שלך, או בחר את הנתיב שלך על ידי חקר ספריית המשאבים שלנו.
מיומנויות קידוד: בניית מודלים של ML כרוכה בהרבה יותר מסתם הכרת מושגי ML - היא דורשת קידוד על מנת לבצע את ניהול הנתונים, כוונון הפרמטרים ותוצאות הניתוח הדרושים לבדיקה ואופטימיזציה של המודל שלך.
מתמטיקה וסטטיסטיקה: ML הוא מקצוע כבד במתמטיקה, כך שאם אתה מתכנן לשנות מודלים של ML או לבנות מודלים חדשים מאפס, היכרות עם המושגים המתמטיים הבסיסיים היא קריטית לתהליך.
תורת ה-ML: הכרת היסודות של תורת ה-ML תיתן לך בסיס להתבסס עליו, ותעזור לך לפתור בעיות כשמשהו משתבש.
בנה פרויקטים משלך: ניסיון עם ML היא הדרך הטובה ביותר להעמיד את הידע שלך במבחן, אז אל תפחד לצלול מוקדם עם קולב פשוט או הדרכה כדי להתאמן קצת.
תכניות לימודים של TensorFlow
התחל ללמוד עם אחת מתכניות הלימודים המודרכות שלנו המכילה קורסים, ספרים וסרטונים מומלצים.
למד את היסודות של ML עם אוסף זה של ספרים וקורסים מקוונים. תקבל היכרות עם ML ויודרך דרך למידה עמוקה באמצעות TensorFlow 2.0. אז תהיה לך הזדמנות לתרגל את מה שאתה לומד עם מדריכים למתחילים.
לאחר שתבינו את היסודות של למידת מכונה, קח את היכולות שלך לשלב הבא על ידי צלילה להבנה תיאורטית של רשתות עצביות, למידה עמוקה ושיפור הידע שלך במושגים המתמטיים הבסיסיים.
למד את היסודות של פיתוח מודלים של למידת מכונה ב-JavaScript, וכיצד לפרוס ישירות בדפדפן. תקבלו מבוא ברמה גבוהה על למידה עמוקה וכיצד להתחיל עם TensorFlow.js באמצעות תרגילים מעשיים.
משאבים חינוכיים
בחר את נתיב הלמידה שלך, וחקור ספרים, קורסים, סרטונים ותרגילים המומלצים על ידי צוות TensorFlow כדי ללמד אותך את היסודות של ML.
ספרים
קורסים מקוונים
מושגי מתמטיקה
משאבי TF
AI ממוקד באדם
ספרים
קריאה היא אחת הדרכים הטובות ביותר להבין את היסודות של ML ולמידה עמוקה. ספרים יכולים לתת לך את ההבנה התיאורטית הדרושה כדי לעזור לך ללמוד מושגים חדשים מהר יותר בעתיד.
ספר מבוא זה מספק גישת קוד ראשון כדי ללמוד כיצד ליישם את תרחישי ה-ML הנפוצים ביותר, כגון ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית (NLP) ומודל רצף עבור אינטרנט, נייד, ענן וזמני ריצה משובצים.
באמצעות דוגמאות קונקרטיות, תיאוריה מינימלית ושתי מסגרות Python המוכנות לייצור - Scikit-Learn ו- TensorFlow - ספר זה עוזר לך לקבל הבנה אינטואיטיבית של המושגים והכלים לבניית מערכות חכמות.
גישה מעשית מקצה לקצה ליסודות TensorFlow.js עבור קהל טכני רחב. לאחר שתסיים את הספר הזה, תדע כיצד לבנות ולפרוס מערכות למידה עמוקה מוכנות לייצור עם TensorFlow.js.
מאת Shanqing Cai, Stanley Bileschi, Eric D. Nielsen עם פרנסואה צ'ולט
נכתב על ידי המחברים הראשיים של ספריית TensorFlow, ספר זה מספק מקרי שימוש מרתקים והדרכה מעמיקה לאפליקציות למידה עמוקה ב-JavaScript בדפדפן שלך או ב-Node.
לקיחת קורס מקוון מרובה חלקים היא דרך טובה ללמוד את המושגים הבסיסיים של ML. קורסים רבים מספקים הסברים חזותיים נהדרים, ואת הכלים הדרושים כדי להתחיל ליישם למידת מכונה ישירות בעבודה, או עם הפרויקטים האישיים שלך.
בהתמחות בת ארבע קורסים זו הנלמדת על ידי מפתח TensorFlow, תחקור את הכלים ומפתחי תוכנה בהם משתמשים כדי לבנות אלגוריתמים ניתנים להרחבה המופעלים על ידי AI ב-TensorFlow.
קורס התרסקות למידת מכונה עם ממשקי API של TensorFlow הוא מדריך ללימוד עצמי עבור מתרגלים שאפתנים של למידת מכונה. הוא כולל סדרה של שיעורים עם הרצאות וידאו, מקרי מקרים מהעולם האמיתי ותרגילי תרגול מעשיים.
בחמישה קורסים תלמדו את היסודות של Deep Learning, תבינו כיצד לבנות רשתות עצביות וללמוד כיצד להוביל פרויקטים מוצלחים של למידת מכונה ולבנות קריירה ב-AI. תוכל לשלוט לא רק בתיאוריה, אלא גם לראות כיצד היא מיושמת בתעשייה.
התמחות זו מיועדת למהנדסי תוכנה ו-ML עם הבנה בסיסית של TensorFlow אשר מחפשים להרחיב את הידע והמיומנויות שלהם על ידי לימוד תכונות TensorFlow מתקדמות לבניית מודלים רבי עוצמה.
למד כיצד תוכל לראות יותר עיניים במחקר המתקדם שלך, או לספק כוחות על באפליקציות האינטרנט שלך בעבודה עתידית עבור הלקוחות שלך או החברה שבה אתה עובד עם למידת מכונה מבוססת אינטרנט.
מבט ממעוף הציפור של אלגברה לינארית ללמידת מכונה. אף פעם לא למדת אלגברה ליניארית או יודע קצת על היסודות, ואתה רוצה לקבל תחושה איך משתמשים בה ב-ML? אז הסרטון הזה בשבילך.
ההתמחות המקוונת הזו מבית Coursera שמה לה למטרה לגשר על הפער בין מתמטיקה ולמידת מכונה, לעדכן אותך במתמטיקה הבסיסית לבניית הבנה אינטואיטיבית ולקשר אותה ללמידת מכונה ומדעי הנתונים.
קורס מבוא זה מ-MIT מכסה את תורת המטריצות ואלגברה לינארית. ניתן דגש לנושאים שיהיו שימושיים בדיסציפלינות אחרות, כולל מערכות משוואות, מרחבים וקטוריים, דטרמיננטים, ערכים עצמיים, דמיון ומטריצות מוגדרות חיוביות.
אספנו את המשאבים המועדפים עלינו כדי לעזור לך להתחיל עם ספריות ומסגרות של TensorFlow ספציפיות לצרכים שלך. קפוץ למדורים שלנו עבור TensorFlow.js , TensorFlow Lite ו- TFX .
אתה יכול גם לעיין במדריך הרשמי של TensorFlow ובמדריכים לקבלת הדוגמאות והקולאבים העדכניים ביותר.
ML Tech Talk זה מיועד לאלו שיודעים את היסודות של למידת מכונה אך זקוקים לסקירה כללית על היסודות של TensorFlow (טנסורים, משתנים והדרגות מבלי להשתמש בממשקי API ברמה גבוהה).
בסדרה זו, צוות TensorFlow מסתכל על חלקים שונים של TensorFlow מנקודת מבט של קידוד, עם סרטונים לשימוש ב-API ברמה גבוהה של TensorFlow, עיבוד שפה טבעית, למידה מובנית עצבית ועוד.
למד לזהות את מקרי השימוש הנפוצים ביותר ב-ML כולל ניתוח מולטימדיה, בניית חיפוש חכם, שינוי נתונים וכיצד לבנות אותם במהירות באפליקציה שלך עם כלים ידידותיים למשתמש.
קבל ידע מעשי בשימוש ב-ML בדפדפן עם JavaScript. למד כיצד לכתוב מודלים מותאמים אישית מבד ריק, לאמן מחדש מודלים באמצעות למידה בהעברה ולהמיר מודלים מ-Python.
גישה מעשית מקצה לקצה ליסודות TensorFlow.js עבור קהל טכני רחב. לאחר שתסיים את הספר הזה, תדע כיצד לבנות ולפרוס מערכות למידה עמוקה מוכנות לייצור עם TensorFlow.js.
סדרה בת 3 חלקים הבוחנת הן אימון והן ביצוע מודלים נלמדים באמצעות TensorFlow.js, ומראה לכם כיצד ליצור מודל למידת מכונה ב-JavaScript המופעל ישירות בדפדפן.
חלק מסדרה גדולה יותר בנושא למידת מכונה ובניית רשתות עצביות, רשימת השמעת וידאו זו מתמקדת ב-TensorFlow.js, ממשק API הליבה, וכיצד להשתמש בספריית JavaScript כדי לאמן ולפרוס מודלים של ML.
למד כיצד לבנות את אפליקציית ה-ML הראשונה שלך במכשיר באמצעות מסלולי למידה המספקים מדריכים שלב אחר שלב למקרי שימוש נפוצים, כולל סיווג שמע, חיפוש מוצר חזותי ועוד.
למד כיצד לפרוס מודלים של למידה עמוקה במכשירים ניידים ומשובצים עם TensorFlow Lite בקורס זה, שפותח על ידי צוות TensorFlow ו-Udacity כגישה מעשית לפריסת מודלים עבור מפתחי תוכנה.
ספר זה מנחה אותך בשלבים של אוטומציה של צינור ML באמצעות מערכת האקולוגית TensorFlow. דוגמאות למידת המכונה בספר זה מבוססות על TensorFlow ו-Keras, אך ניתן ליישם את מושגי הליבה בכל מסגרת.
בעת תכנון מודל ML, או בניית יישומים מונעי בינה מלאכותית, חשוב לקחת בחשבון את האנשים המקיימים אינטראקציה עם המוצר, ואת הדרך הטובה ביותר לבנות הוגנות, פרשנות, פרטיות ואבטחה במערכות בינה מלאכותית אלו.
ספר הדרכה זה מגוגל יעזור לך לבנות מוצרי AI ממוקדים באדם. זה יאפשר לך להימנע מטעויות נפוצות, לעצב חוויות מצוינות ולהתמקד באנשים בזמן שאתה בונה יישומים מונעי בינה מלאכותית.
כאשר מתחילים את דרכך החינוכית, חשוב להבין תחילה כיצד ללמוד ML. חילקנו את תהליך הלמידה לארבעה תחומי ידע, כאשר כל תחום מספק חלק יסוד בפאזל ה-ML. כדי לעזור לך בדרכך, זיהינו ספרים, סרטונים וקורסים מקוונים שישפרו את היכולות שלך ויכינו אותך להשתמש ב-ML עבור הפרויקטים שלך. התחל עם תוכניות הלימודים המודרכות שלנו שנועדו להגדיל את הידע שלך, או בחר את הנתיב שלך על ידי חקר ספריית המשאבים שלנו.
מיומנויות קידוד: בניית מודלים של ML כרוכה בהרבה יותר מסתם הכרת מושגי ML - היא דורשת קידוד על מנת לבצע את ניהול הנתונים, כוונון הפרמטרים ותוצאות הניתוח הדרושים לבדיקה ואופטימיזציה של המודל שלך.
מתמטיקה וסטטיסטיקה: ML הוא מקצוע כבד במתמטיקה, כך שאם אתה מתכנן לשנות מודלים של ML או לבנות מודלים חדשים מאפס, היכרות עם המושגים המתמטיים הבסיסיים היא קריטית לתהליך.
תורת ה-ML: הכרת היסודות של תורת ה-ML תיתן לך בסיס להתבסס עליו, ותעזור לך לפתור בעיות כשמשהו משתבש.
בנה פרויקטים משלך: ניסיון עם ML היא הדרך הטובה ביותר להעמיד את הידע שלך במבחן, אז אל תפחד לצלול מוקדם עם קולב פשוט או הדרכה כדי להתאמן קצת.
תכניות לימודים של TensorFlow
התחל ללמוד עם אחת מתכניות הלימודים המודרכות שלנו המכילה קורסים, ספרים וסרטונים מומלצים.
למד את היסודות של ML עם אוסף זה של ספרים וקורסים מקוונים. תקבל היכרות עם ML ויודרך דרך למידה עמוקה באמצעות TensorFlow 2.0. אז תהיה לך הזדמנות לתרגל את מה שאתה לומד עם מדריכים למתחילים.
לאחר שתבינו את היסודות של למידת מכונה, קח את היכולות שלך לשלב הבא על ידי צלילה להבנה תיאורטית של רשתות עצביות, למידה עמוקה ושיפור הידע שלך במושגים המתמטיים הבסיסיים.
למד את היסודות של פיתוח מודלים של למידת מכונה ב-JavaScript, וכיצד לפרוס ישירות בדפדפן. תקבלו מבוא ברמה גבוהה על למידה עמוקה וכיצד להתחיל עם TensorFlow.js באמצעות תרגילים מעשיים.
משאבים חינוכיים
בחר את נתיב הלמידה שלך, וחקור ספרים, קורסים, סרטונים ותרגילים המומלצים על ידי צוות TensorFlow כדי ללמד אותך את היסודות של ML.
ספרים
קורסים מקוונים
מושגי מתמטיקה
משאבי TF
AI ממוקד באדם
ספרים
קריאה היא אחת הדרכים הטובות ביותר להבין את היסודות של ML ולמידה עמוקה. ספרים יכולים לתת לך את ההבנה התיאורטית הדרושה כדי לעזור לך ללמוד מושגים חדשים מהר יותר בעתיד.
ספר מבוא זה מספק גישת קוד ראשון כדי ללמוד כיצד ליישם את תרחישי ה-ML הנפוצים ביותר, כגון ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית (NLP) ומודל רצף עבור אינטרנט, נייד, ענן וזמני ריצה משובצים.
באמצעות דוגמאות קונקרטיות, תיאוריה מינימלית ושתי מסגרות Python המוכנות לייצור - Scikit-Learn ו- TensorFlow - ספר זה עוזר לך לקבל הבנה אינטואיטיבית של המושגים והכלים לבניית מערכות חכמות.
גישה מעשית מקצה לקצה ליסודות TensorFlow.js עבור קהל טכני רחב. לאחר שתסיים את הספר הזה, תדע כיצד לבנות ולפרוס מערכות למידה עמוקה מוכנות לייצור עם TensorFlow.js.
מאת Shanqing Cai, Stanley Bileschi, Eric D. Nielsen עם פרנסואה צ'ולט
ספר זה, שנכתב על ידי המחברים הראשיים של ספריית TensorFlow, מספק מקרי שימוש מרתקים והדרכה מעמיקה לאפליקציות למידה עמוקה ב-JavaScript בדפדפן שלך או ב-Node.
נטילת קורס מקוון מרובה חלקים היא דרך טובה ללמוד את המושגים הבסיסיים של ML. קורסים רבים מספקים הסברים חזותיים נהדרים, ואת הכלים הדרושים כדי להתחיל ליישם למידת מכונה ישירות בעבודה, או עם הפרויקטים האישיים שלך.
בהתמחות בת ארבע קורסים זו הנלמדת על ידי מפתח TensorFlow, תחקור את הכלים ומפתחי תוכנה בהם משתמשים כדי לבנות אלגוריתמים ניתנים להרחבה המופעלים על ידי AI ב-TensorFlow.
קורס התרסקות למידת מכונה עם ממשקי API של TensorFlow הוא מדריך ללימוד עצמי עבור מתרגלים שאפתנים של למידת מכונה. הוא כולל סדרה של שיעורים עם הרצאות וידאו, מקרי מקרים מהעולם האמיתי ותרגילי תרגול מעשיים.
בחמישה קורסים תלמדו את היסודות של Deep Learning, תבינו כיצד לבנות רשתות עצביות וללמוד כיצד להוביל פרויקטים מוצלחים של למידת מכונה ולבנות קריירה ב-AI. תוכל לשלוט לא רק בתיאוריה, אלא גם לראות כיצד היא מיושמת בתעשייה.
התמחות זו מיועדת למהנדסי תוכנה ו-ML עם הבנה בסיסית של TensorFlow אשר מחפשים להרחיב את הידע והמיומנויות שלהם על ידי לימוד תכונות TensorFlow מתקדמות לבניית מודלים רבי עוצמה.
למד כיצד תוכל לראות יותר עיניים במחקר המתקדם שלך, או לספק כוחות על באפליקציות האינטרנט שלך בעבודה עתידית עבור הלקוחות שלך או החברה שבה אתה עובד עם למידת מכונה מבוססת אינטרנט.
מבט ממעוף הציפור של אלגברה לינארית ללמידת מכונה. אף פעם לא למדת אלגברה ליניארית או יודע קצת על היסודות, ואתה רוצה לקבל תחושה איך משתמשים בה ב-ML? אז הסרטון הזה בשבילך.
ההתמחות המקוונת הזו מבית Coursera שמה לה למטרה לגשר על הפער בין מתמטיקה ולמידת מכונה, לעדכן אותך במתמטיקה הבסיסית לבניית הבנה אינטואיטיבית ולקשר אותה ללמידת מכונה ומדעי הנתונים.
קורס מבוא זה מ-MIT מכסה את תורת המטריצות ואלגברה לינארית. ניתן דגש לנושאים שיהיו שימושיים בדיסציפלינות אחרות, כולל מערכות משוואות, מרחבים וקטוריים, דטרמיננטים, ערכים עצמיים, דמיון ומטריצות מוגדרות חיוביות.
אספנו את המשאבים המועדפים עלינו כדי לעזור לך להתחיל עם ספריות ומסגרות של TensorFlow ספציפיות לצרכים שלך. קפוץ למדורים שלנו עבור TensorFlow.js , TensorFlow Lite ו- TFX .
אתה יכול גם לעיין במדריך הרשמי של TensorFlow ובמדריכים לקבלת הדוגמאות והקולאבים העדכניים ביותר.
ML Tech Talk זה מיועד לאלו שיודעים את היסודות של למידת מכונה אך זקוקים לסקירה כללית על היסודות של TensorFlow (טנסורים, משתנים והדרגות מבלי להשתמש בממשקי API ברמה גבוהה).
בסדרה זו, צוות TensorFlow מסתכל על חלקים שונים של TensorFlow מנקודת מבט של קידוד, עם סרטונים לשימוש ב-API ברמה גבוהה של TensorFlow, עיבוד שפה טבעית, למידה מובנית עצבית ועוד.
למד לזהות את מקרי השימוש הנפוצים ביותר ב-ML כולל ניתוח מולטימדיה, בניית חיפוש חכם, שינוי נתונים וכיצד לבנות אותם במהירות באפליקציה שלך עם כלים ידידותיים למשתמש.
קבל ידע מעשי בשימוש ב-ML בדפדפן עם JavaScript. למד כיצד לכתוב מודלים מותאמים אישית מבד ריק, לאמן מחדש מודלים באמצעות למידה בהעברה ולהמיר מודלים מ-Python.
גישה מעשית מקצה לקצה ליסודות TensorFlow.js עבור קהל טכני רחב. לאחר שתסיים את הספר הזה, תדע כיצד לבנות ולפרוס מערכות למידה עמוקה מוכנות לייצור עם TensorFlow.js.
סדרה בת 3 חלקים הבוחנת הן אימון והן ביצוע מודלים נלמדים באמצעות TensorFlow.js, ומראה לכם כיצד ליצור מודל למידת מכונה ב-JavaScript המופעל ישירות בדפדפן.
חלק מסדרה גדולה יותר בנושא למידת מכונה ובניית רשתות עצביות, רשימת השמעת וידאו זו מתמקדת ב-TensorFlow.js, ממשק API הליבה, וכיצד להשתמש בספריית JavaScript כדי לאמן ולפרוס מודלים של ML.
למד כיצד לבנות את אפליקציית ה-ML הראשונה שלך במכשיר באמצעות מסלולי למידה המספקים מדריכים שלב אחר שלב למקרי שימוש נפוצים, כולל סיווג שמע, חיפוש מוצר חזותי ועוד.
למד כיצד לפרוס מודלים של למידה עמוקה במכשירים ניידים ומשובצים עם TensorFlow Lite בקורס זה, שפותח על ידי צוות TensorFlow ו-Udacity כגישה מעשית לפריסת מודלים עבור מפתחי תוכנה.
ספר זה מנחה אותך בשלבים של אוטומציה של צינור ML באמצעות מערכת האקולוגית TensorFlow. דוגמאות למידת המכונה בספר זה מבוססות על TensorFlow ו-Keras, אך ניתן ליישם את מושגי הליבה בכל מסגרת.
בעת תכנון מודל ML, או בניית יישומים מונעי בינה מלאכותית, חשוב לקחת בחשבון את האנשים המקיימים אינטראקציה עם המוצר, ואת הדרך הטובה ביותר לבנות הוגנות, פרשנות, פרטיות ואבטחה במערכות בינה מלאכותית אלו.
ספר הדרכה זה מגוגל יעזור לך לבנות מוצרי AI ממוקדים באדם. זה יאפשר לך להימנע מטעויות נפוצות, לעצב חוויות מצוינות ולהתמקד באנשים בזמן שאתה בונה יישומים מונעי בינה מלאכותית.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"חסרים לי מידע או פרטים"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"התוכן לא עדכני"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"בעיה בתרגום"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"בעיה בדוגמאות/בקוד"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"סיבה אחרת"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"התוכן קל להבנה"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"התוכן עזר לי לפתור בעיה"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"סיבה אחרת"
}]
{}
[[["התוכן קל להבנה","easyToUnderstand","thumb-up"],["התוכן עזר לי לפתור בעיה","solvedMyProblem","thumb-up"],["סיבה אחרת","otherUp","thumb-up"]],[["חסרים לי מידע או פרטים","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["התוכן מורכב מדי או עם יותר מדי שלבים","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["התוכן לא עדכני","outOfDate","thumb-down"],["בעיה בתרגום","translationIssue","thumb-down"],["בעיה בדוגמאות/בקוד","samplesCodeIssue","thumb-down"],["סיבה אחרת","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]